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龍圖騰網(wǎng)獲悉蘇州研途教育科技有限公司申請的專利一種基于微調(diào)大語言模型的知識圖譜構(gòu)建方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119808917B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411934774.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N5/022；該發(fā)明授權(quán)一種基于微調(diào)大語言模型的知識圖譜構(gòu)建方法是由康立;宣鵬;孟醒;張宇輝設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于微調(diào)大語言模型的知識圖譜構(gòu)建方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于微調(diào)大語言模型的知識圖譜構(gòu)建方法，如下步驟：S1）：數(shù)據(jù)預(yù)處理，S2）：對數(shù)據(jù)源中的知識點和關(guān)系進行提取，獲得預(yù)處理知識點和關(guān)系；S3）：知識點和關(guān)系消岐；S4）：知識圖譜構(gòu)建，形成動態(tài)可擴展的知識圖譜，后期使用過程中定期使用AI模型重新分析文本資料，更新知識圖譜。本發(fā)明通過利用知識點提取微調(diào)模型自動提取知識點確定實體和關(guān)系邊，通過多種消岐手段對知識點進一步的識別并構(gòu)建知識點之間的復(fù)雜關(guān)系，對有效提高數(shù)據(jù)處理的提高效率和準(zhǔn)確性，最后將消岐處理后的數(shù)據(jù)存儲到圖數(shù)據(jù)庫模型中構(gòu)建知識圖譜，實現(xiàn)知識圖譜的自動化構(gòu)建和更新。

本發(fā)明授權(quán)一種基于微調(diào)大語言模型的知識圖譜構(gòu)建方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于微調(diào)大語言模型的知識圖譜構(gòu)建方法，其特征在于：包括：如下步驟： S1：數(shù)據(jù)預(yù)處理，即對待提取知識點的數(shù)據(jù)源進行處理，所述待提取知識點的數(shù)據(jù)源包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)直接輸入到映射器，對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的文本資料進行數(shù)據(jù)清洗； S2：對數(shù)據(jù)源中的知識點和關(guān)系進行提取，先構(gòu)建專屬的知識點提取微調(diào)模型，將經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入知識點提取微調(diào)模型中，通過知識點提取微調(diào)模型自動識別文本中的實體，并提取出實體之間的關(guān)系，獲得預(yù)處理知識點和關(guān)系； S3：知識點和關(guān)系消岐，即對同一個知識點不同描述的識別與映射；具體消岐處理流程如下： S31：建立標(biāo)準(zhǔn)知識點庫，即首先進行知識點實體標(biāo)準(zhǔn)集構(gòu)建，建立的知識點實體標(biāo)準(zhǔn)集作為映射的目標(biāo)集合，用于對文本中提取出的知識點進行消岐； S32：相似度計算與映射，即采用自然語言處理中的文本嵌入技術(shù)將知識點及相關(guān)文本轉(zhuǎn)化為向量；再進行相似度計算，通過計算文本嵌入向量之間的余弦相似度或歐式距離，來判斷提取出來的不同表述是否指向同一個知識點； S33：基于上下文進行語義消岐：使用滑動窗口技術(shù)將上下文信息納入考慮范圍，從預(yù)處理知識點中提取出知識點關(guān)系； S34：迭代驗證與反饋優(yōu)化：在消岐后，上一步中提取出來的知識點及關(guān)系會被映射到知識點實體標(biāo)準(zhǔn)集中，對兩者進行匹配，尋找可能的對應(yīng)關(guān)系，通過提取出的關(guān)系進行進一步驗證，若不匹配則刪除該實體； S4：知識圖譜構(gòu)建：先建立圖數(shù)據(jù)庫模型，創(chuàng)建新實體節(jié)點，并創(chuàng)建實體節(jié)點之間的關(guān)系形成關(guān)系邊，再將消岐后的實體節(jié)點和關(guān)系邊存儲到圖數(shù)據(jù)庫模型，形成動態(tài)可擴展的知識圖譜，后期使用過程中定期使用AI模型重新分析文本資料，更新知識圖譜； 在消岐過程中，結(jié)合符號推理： 1：知識點提取：從文獻中提取原始數(shù)據(jù)中潛在的相似知識點，并通過深度學(xué)習(xí)模型獲取初步的語義相似度； 2：語義消歧：使用深度學(xué)習(xí)方法進行初步的相似度計算，相似度低于目標(biāo)值的將會被刪除，消歧一些基礎(chǔ)的知識點； 3：符號推理規(guī)則應(yīng)用：對未能消歧或相似度不足的知識點，結(jié)合符號推理，通過定義的規(guī)則集或邏輯推理，基于領(lǐng)域中的已知知識進一步校正結(jié)果； 4：推理優(yōu)化：上一步中符號推理的結(jié)果反饋至深度學(xué)習(xí)模型，用于進一步調(diào)整深度學(xué)習(xí)模型的權(quán)重或閾值； 5：輸出最終結(jié)果：結(jié)合符號推理和深度學(xué)習(xí)消歧的最終結(jié)果，判斷兩個知識點是否相同。

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