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龙图腾网获悉广州云天数据技术有限公司申请的专利一种基于行业知识图谱的大模型增强训练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：CN121542742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610049328.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于行业知识图谱的大模型增强训练方法是由蔡护家;庞华新;郑田丰;黄志稳设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于行业知识图谱的大模型增强训练方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于行业知识图谱的大模型增强训练方法，方法包括：构建行业任务结构图谱，对任务节点进行结构编码，得到任务结构向量集合和任务结构跳数矩阵；基于该图谱对训练任务进行阶段性划分，形成阶段任务集合及对应的阶段样本集合；逐阶段训练大模型，并在每阶段引入结构一致性约束，使模型内部任务表示与任务结构向量对齐，且任务间关系符合跳数矩阵；最后融合各阶段的模型参数与任务中间表示，通过统一结构空间优化，使最终模型的任务表示贴近原始图谱结构、保留阶段训练记忆并维持任务间跳数距离关系。该方法有效提升大模型在行业任务中的结构理解与泛化能力。

本发明授权一种基于行业知识图谱的大模型增强训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于行业知识图谱的大模型增强训练方法，其特征在于，所述方法包括： 构建行业任务结构图谱并对图谱中的任务节点进行结构编码，得到任务结构向量集合和任务结构跳数矩阵；具体包括：针对交通管控、能源调度、教育审批行业场景，从行业信息系统的历史任务处理日志中提取任务执行序列，日志记录了各个业务系统在实际运行过程中产生的任务实例，包含任务编号、任务类型、所属部门、任务等级、触发时间、结束时间、处理状态、关联任务标识；根据任务在序列中的先后共现关系构建有向图，其中节点表示任务，有向边表示任务间的依赖关系；基于所述有向图及任务的静态元信息向量计算每个任务节点的结构向量及任意两个任务节点之间的最短路径跳数，形成所述任务结构向量集合和所述任务结构跳数矩阵； 基于所述任务结构向量集合和所述任务结构跳数矩阵，对训练任务进行阶段性划分，形成阶段任务集合及对应的阶段样本集合；所述对训练任务进行阶段性划分的步骤包括：以任务结构向量之间的欧式距离、任务结构跳数矩阵中的跳数距离以及任务间是否存在依赖边作为约束条件，对任务节点进行聚类分组，使得同一阶段内的任务在结构语义上聚合紧密且在流程路径上跳数距离较近; 依据所述阶段任务集合和所述阶段样本集合逐阶段训练模型，并在每阶段训练中引入结构一致性约束，使模型内部任务表示与所述任务结构向量集合对齐，并保持任务间结构关系与所述任务结构跳数矩阵一致； 将各阶段训练所得的模型参数及对应的任务中间表示融合为最终模型，融合过程中通过统一结构空间优化，使最终模型的任务表示同时贴近原始任务结构图谱、保留阶段训练记忆并维持任务间的跳数距离关系。

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