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龙图腾网获悉东华大学申请的专利一种基于知识图谱的智能制造问答方法、装置及存储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：CN117056475B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310920748.2，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于知识图谱的智能制造问答方法、装置及存储介质是由罗辛;韩金玉;许猛;陶然;史有群设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的智能制造问答方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于知识图谱的智能制造问答方法、装置及存储介质，包括以下步骤：获取智能制造数据集，并提取实体；根据提取到的实体以及实体间的对应关系，构建智能制造知识图谱和问答数据集；采用双线性词嵌入算法对知识图谱进行嵌入训练，构建知识图谱实体嵌入字典；构建问答模型，将输入的问题和问题中的关键实体转化为嵌入向量表示，并与知识图谱实体嵌入字典中的向量进行评分计算，根据评分结果选择答案并输出；对问答模型进行训练；获取用户输入的问题；利用实体抽取模块抽取问题中的关键实体；将关键实体和问题输入问答模型，得到候选答案评分列表，根据答案评分选择答案并输出。与现有技术相比，本发明具有答案准确率高等优点。

本发明授权一种基于知识图谱的智能制造问答方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的智能制造问答方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取智能制造数据集，并利用实体抽取模块提取实体； 根据提取到的实体以及实体间的对应关系，构建智能制造知识图谱和问答数据集； 采用双线性词嵌入算法对知识图谱进行嵌入训练，构建知识图谱实体嵌入字典； 构建问答模型，所述问答模型将输入的问题和问题中的关键实体转化为嵌入向量表示，并与知识图谱实体嵌入字典中的向量进行评分计算，根据评分结果选择答案并输出； 以知识图谱实体嵌入字典和问答数据集中的问题作为模型输入，以问答数据集中的答案作为模型输出，对问答模型进行训练； 获取用户输入的问题； 利用实体抽取模块抽取问题中的关键实体； 将关键实体和问题输入问答模型，得到候选答案评分列表，根据答案评分选择答案并输出； 其中，所述问答模型进行评分计算采用的评分函数为： 其中，h表示关键实体，r表示问题，t表示知识图谱中的实体，e表示嵌入向量，表示向量点积，Re·表示取括号中计算结果的实数部分； 所述根据评分结果选择答案的具体方法为：根据候选答案评分特征进行对应问题答案的选择，所述评分特征指根据评分列表的一阶差分结果特征，具体描述为：假设候选实体评分序列为，则其一阶差分序列为，其中，计算一阶差分序列的均值和标准差，并定义阈值，确定异常点： 其中，i*表示异常点，argmin表示使括号内表达式取最小值； 选择异常点位置索引之前的候选答案作为对用户问题的回答答案。

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