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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利用于知识图谱未知实体推理的模型蒸馏方法、装置、设备及介质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：CN121413708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202512010762.0，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权用于知识图谱未知实体推理的模型蒸馏方法、装置、设备及介质是由成清;司悦航;黄金才;黄魁华;范长俊;杜航设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于知识图谱未知实体推理的模型蒸馏方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种用于知识图谱未知实体推理的模型蒸馏方法、装置、设备及介质，涉及人工智能与机器学习技术领域，包括：通过将知识图谱查询请求转换为文本提示和结构化查询，利用大语言模型生成语义嵌入并与结构化嵌入融合，学生模型预测初始候选实体。大语言模型进一步评估并反馈新增候选实体及其置信度，形成软标签分布用于优化学生模型，得到优化后的知识图谱蒸馏模型，而优化后的知识图谱蒸馏模型弥补了传统方法在处理未知实体时的不足，提升了知识图谱推理的准确性和泛化能力，增强了对未知实体的预测能力，为复杂场景下的智能决策提供了可靠支持。

本发明授权用于知识图谱未知实体推理的模型蒸馏方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种用于知识图谱未知实体推理的模型蒸馏方法，所述方法应用于智能问答应用场景，其特征在于，所述方法包括： 接收知识图谱查询请求，将所述知识图谱查询请求转换为对应的文本提示和结构化查询； 调用大语言模型对所述文本提示中的主语实体和谓语关系进行语义编码，生成语义实体嵌入和语义关系嵌入； 将所述语义实体嵌入和所述语义关系嵌入和所述结构化查询中的结构化嵌入进行融合，得到融合后的查询表示； 利用学生模型对所述融合后的查询表示进行预测，得到初始候选实体集合和对应的预测分数； 将所述文本提示、所述初始候选实体集合和对应的预测分数构造为推理指令，并将所述推理指令发送至所述大语言模型，以使所述大语言模型对所述初始候选实体集合进行合理性评估，并反馈新增候选实体和对应的置信度，其中所述新增候选实体为未出现在知识图谱已知实体集中，且与所述知识图谱查询请求的语义逻辑一致的未知候选实体； 将所述初始候选实体集合、所述预测分数、所述新增候选实体和所述置信度进行合并，形成软标签分布； 基于所述软标签分布和预设损失函数联合优化所述学生模型，得到优化后的知识图谱蒸馏模型； 所述基于所述软标签分布和预设损失函数联合优化所述学生模型，得到优化后的知识图谱蒸馏模型的步骤之后，包括； 将所述融合后的查询表示输入所述优化后的知识图谱蒸馏模型，经嵌入层非线性变换、推理层关联计算、输出层概率转换后，得到候选实体集合及对应预测分数，按预测分数从高到低排序并筛选前预设数量的实体作为答案反馈给用户； 所述将所述初始候选实体集合、所述预测分数、所述新增候选实体和所述置信度进行合并，形成软标签分布的步骤包括： 将所述初始候选实体集合中的每个实体与其对应的预测分数进行关联，形成已知实体-分数键值对； 将所述新增候选实体中的每个实体与其对应的置信度进行关联，形成新增实体-置信度键值对； 合并所述已知实体-分数键值对和所述新增实体-置信度键值对，统一整合为包含所有候选实体及其对应权重的集合，该集合为软标签分布。

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