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龍圖騰網獲悉中國中醫科學院中醫藥信息研究所申請的專利一種新型大模型中醫藥課程資源智能問答方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120144706B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510212037.9，技術領域涉及：G06F16/3329；該發明授權一種新型大模型中醫藥課程資源智能問答方法和系統是由雷蕾;李海燕;高彤;孫華君設計研發完成，并于2025-02-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種新型大模型中醫藥課程資源智能問答方法和系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種新型大模型中醫藥課程資源智能問答方法和系統，包括：大模型將用戶問題轉換成問題向量，在Fass向量庫中進行相似度檢索匹配構建第一參考答案；大模型對問題進行實體關系和異名詞挖掘，并進行知識圖譜過濾，分析用戶提問的真實意圖，根據過濾后的實體和關系生成相應的Cypher語句并在Neo4j中執行，構建第二參考答案；大模型對問題利用預定義的分詞器進行精細分詞，在預先構建的Elasticsearch搜索引擎索引核中執行全文搜索，按照特色排序策略對搜索結果進行排序，構建第三參考答案；大模型依據第一、二、三參考答案，進行知識總結和生成，并通過驗證機制嚴格篩選數據參考源，生成最準確的綜合性解答。本發明可以對中醫藥課程資源進行智能問答。

本發明授權一種新型大模型中醫藥課程資源智能問答方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種大模型中醫藥課程資源智能問答方法，其特征在于，所述方法包括： S1、大模型接收用戶針對中醫藥課程資源提出的問題； S2、所述大模型將所述問題進行詞嵌入，轉換成問題向量，將所述問題向量在Faiss向量庫中進行相似度檢索匹配，根據檢索結果，構建出第一參考答案； S3、所述大模型根據動態構建的知識圖譜、正異名詞表和特色正異名檢測算法對所述問題進行實體、關系和異名詞挖掘，并對挖掘出的實體、關系和異名詞進行知識圖譜過濾，只保留存在于所述知識圖譜中的有效實體和關系，分析用戶提問的真實意圖，決定圖查詢或圖計算的應用場景，根據過濾后的實體和關系，自動生成相應的Cypher語句，并在Neo4j中執行，結合用戶提問和執行結果，生成自然語言的回答，構建出第二參考答案； S4、所述大模型對所述問題利用預定義的分詞器進行精細分詞，在預先構建的Elasticsearch搜索引擎索引核中執行全文搜索，按照中醫藥課程資源特色排序策略對搜索結果進行排序，依據搜索結果得分最高的多條數據進行生成式回答，構建出第三參考答案； S5、所述大模型依據第一、二、三參考答案，進行知識總結和生成，并通過驗證機制嚴格篩選數據參考源，生成最準確的綜合性解答； 所述正異名詞表包括實體、關系的常規異名詞，用于挖掘出實體、關系的常規異名詞； 所述特色正異名檢測算法，用于進一步計算潛在的實體和關系異名詞，算法步驟如下： 構建特征集合：為每個實體術語和關系術語Wi，構建一個基礎特征集Fwi，所述基礎特征集Fwi包括對應的結構化屬性信息，Fwi＝{c1,c2,c3,...}，c1,c2,c3為屬性列表； 計算構建：交集：兩個術語共有的特征數量|Fwa∩Fwb|＝Fshare；并集：兩個術語所有特征的總數量|Fwa∪Fwb|＝Fall；對稱差：兩個術語集合的并集-交集，Fall-Fshare＝Fsym；總數量：FWa+FWb＝Fnum； 執行計算：SimWa,Wb＝2*FshareFnum-FsymFall，其中SimWa,Wb代表了兩個術語的相似度； 相似度規范化：對兩個術語的相似度結果進行歸一化處理：SimWa,Wb＝max0,min1,SimWa,Wb，確保相似度得分在[0,1]之間； 結果輸出：將相似度得分高于預設閾值的兩個術語輸出為正異名。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國中醫科學院中醫藥信息研究所，其通訊地址為：100070 北京市東城區東直門內南小街16號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。