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龙图腾网获悉上海羚数智能科技有限公司;上海羚一人工智能科技有限公司;无锡羚数人工智能科技有限公司申请的专利基于知识图谱的船舶制造领域高质量指令数据生成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：CN121579706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610099517.3，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于知识图谱的船舶制造领域高质量指令数据生成方法是由郭文蔚;车轶;张华;魏吉勇;孔令锴;陈启明设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的船舶制造领域高质量指令数据生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于知识图谱的船舶制造领域高质量指令数据生成方法，包括：1多源文本采集与预处理；2知识抽取与图谱构建；3知识点理解评估与标记；4约束化子图提取；5多类型指令‑响应对生成；6数据源监听与图谱增量更新；7指令‑响应对增量更新与审核；8指令数据多维度质量评估与输出。本发明目的是解决船舶制造领域大语言模型微调过程中，训练数据构造成本高、幻觉率高、覆盖度低、时效性差的问题。

本发明授权基于知识图谱的船舶制造领域高质量指令数据生成方法在权利要求书中公布了：1.基于知识图谱的船舶制造领域高质量指令数据生成方法，其特征在于，包括： 1采集特定领域的多源异构文本数据，对所述多源异构文本数据进行预处理，得到规范化文本语料； 2从所述规范化文本语料中自动抽取领域关键实体及其语义关系，对重复实体与关系进行合并，对冲突信息采用置信度或人工校验方式解决，构建可扩展的领域知识图谱； 3利用训练模型对所述领域知识图谱中的各知识点进行理解评估，计算各知识点的理解损失，其中，所述理解评估的具体过程为：将领域知识图谱中的每条关系转化为自然语言陈述，利用合成器模型生成该陈述的多种重述形式及其否定形式，构造是否判断提示并输入训练模型，获取训练模型输出的判断置信度，基于所述置信度计算该关系的关系置信度和理解损失，当理解损失高于预设阈值时标记为薄弱知识点，否则标记为已掌握知识点； 4以所述领域知识图谱中的关系为起始边，基于所述理解损失、深度约束和长度约束，采用指定遍历策略进行子图提取，得到目标子图； 5基于所述目标子图的结构特征，自动生成原子型、聚合型和多跳型三类指令-响应对； 6监听数据源的更新变化，对新增或修改的文本数据重复步骤1-2的预处理和知识抽取流程，将增量知识并入所述领域知识图谱，形成包含新增关系、修改关系和失效关系的差分列表； 7针对所述差分列表中的新增关系和修改关系，重复步骤3-5生成新的指令-响应对； 8对所有指令-响应对进行多维度质量评估，过滤或重新生成不达标样本，最终输出合格的高质量监督微调训练数据集。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海羚数智能科技有限公司;上海羚一人工智能科技有限公司;无锡羚数人工智能科技有限公司，其通讯地址为：201314 上海市浦东新区育仁路188弄1号16、17层(产证楼层13、14层)1603、1703、1703-1室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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