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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于大语言模型与MCTS算法的知识图谱问答检索方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118296114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410204422.4，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于大语言模型与MCTS算法的知识图谱问答检索方法是由张旻;费超磊;姜明设计研发完成，并于2024-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型与MCTS算法的知识图谱问答检索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型与MCTS算法的知识图谱问答检索方法，该方法首先进行原问题语义解析，对于输入问题Q，使用ELQ模型作为语义解析模块提取问题中的实体。其次进行知识树构建，对于已获取的实体，如果知识树未被创建，则将实体作为根节点构建，如果知识树已创建则将实体作为子节点构建。然后在知识树上进行蒙特卡洛树搜索算法，在给定总访问次数和知识树访问深度限制下不断有序地进行选择、扩展与求值、回溯这三个过程，直到满足决策条件。最后根据蒙特卡洛树搜索，进行问答检索的结果输出。本发明在大语言模型的自然语言生成能力的辅助下获得了更符合人类语言理解能力的答案。

本发明授权一种基于大语言模型与MCTS算法的知识图谱问答检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型与MCTS算法的知识图谱问答检索方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、原问题语义解析，对于输入问题Q，使用ELQ模型作为语义解析模块，提取问题中的实体E； 步骤2、知识树构建，对于已获取的实体E，如果知识树未被创建，则将实体E作为根节点构建，如果知识树已创建则将实体E作为子节点构建； 步骤3、在知识树上进行蒙特卡洛树搜索算法，在给定总访问次数和知识树访问深度限制下不断有序地进行选择、扩展与求值、回溯这三个过程，直到满足决策条件，具体过程如下： 步骤3.1、进行选择，找到没有被搜索过的叶结点，选择的规则由上置信区间UCB公式决定，公式表示为： 其中scorenode表示节点node的分数，c表示自定系数，N表示总访问次数，nnode表示节点node的访问次数；根据上置信区间公式给每个子结点计算一个分数，在选择子节点时不断选择当前UCB最高的结点，直到到达一个叶结点； 步骤3.2、进行扩展和求值，在不断迭代选择了一个叶结点之后，查看叶结点是否展开并添加子结点，叶结点代表的是多跳路径的一个选择，这个状态下所有的步骤都是由知识树决定，多跳路径r由下式表示： r＝eroot,a1,e1,a2,e2其中eroot代表根节点对应的实体，e1与e2同样分别指代了一个实体，而且eroot与e1之间有关系a1，e1与e2之间有关系a2；其他多跳路径以此类推； 如果当前从eroot出发到en的多跳路径r＝eroot,a1,e1,…,an,en不足以让大语言模型给出原问题的回答，并且依据该多跳路径继续寻找和拓展子节点不超过搜索树深度限制和总搜索次数限制，该路径的末端节点被判定为非最终结点，那么以末端节点为父节点仿照步骤2选择并建立子结点；如果依据该多跳路径继续寻找和拓展子节点超过搜索树深度限制或总搜索次数限制或当前多跳路径r＝eroot,a1,e1,…,an,en足以让大语言模型给出原问题的回答满足上述条件任意一个，则该节点被判定为最终节点，跳转到步骤3.4进行决策； 步骤3.3、进行回溯，在扩展了叶结点之后，从根结点出发得到了一条多跳路径r＝eroot,a1,e1,…,an,en，路径的叶结点更新以后，叶节点的分数score＝LLMQ,r由大语言模型LLM根据原问题Q与叶节点对应多跳路径r给出；从叶结点出发，反向回溯对应的多跳路径，更新对应节点的分数，之后重新回到根节点开始搜索；分数函数使用的是所有到达过的叶结点的分数的最大值，公式如下： scoreparent＝max{score1,…..,scorek}其中scorei表示父节点parent的第i个子节点的分数； 步骤3.4、进行决策，在蒙特卡洛树搜索算法中，不断有序地进行选择、扩展与求值、回溯这三个过程，这个过程重复执行多次，直到满足决策条件； 步骤4，根据蒙特卡洛树搜索，进行问答检索的结果输出。

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