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龍圖騰網(wǎng)獲悉武漢大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利水利工程知識(shí)圖譜大模型構(gòu)建方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120372019B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510847148.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/36；該發(fā)明授權(quán)水利工程知識(shí)圖譜大模型構(gòu)建方法及裝置是由周研來(lái);羅宇軒;寧志昊;陳華;劉攀;劉炳義;郭生練設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本水利工程知識(shí)圖譜大模型構(gòu)建方法及裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)公開(kāi)了水利工程知識(shí)圖譜大模型構(gòu)建方法及裝置，方法包括：以水利工程管理業(yè)務(wù)知識(shí)庫(kù)為基礎(chǔ)，采用多業(yè)務(wù)知識(shí)融合的水利知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)層、概念層和實(shí)例層構(gòu)建方法，構(gòu)建水利工程典型業(yè)務(wù)領(lǐng)域知識(shí)圖譜；針對(duì)水利業(yè)務(wù)知識(shí)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、潛在關(guān)聯(lián)豐富的特性，通過(guò)基于大語(yǔ)言模型的自迭代水利業(yè)務(wù)知識(shí)圖譜補(bǔ)全技術(shù)，提高水利典型業(yè)務(wù)領(lǐng)域知識(shí)圖譜的完備性和準(zhǔn)確性；為高效結(jié)合知識(shí)圖譜和大模型在知識(shí)表示、知識(shí)解析方面的優(yōu)勢(shì)，采用基于知識(shí)圖譜的檢索增強(qiáng)生成技術(shù)，從結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化知識(shí)庫(kù)中自動(dòng)提取實(shí)體、關(guān)系以及它們的屬性，創(chuàng)建水利工程知識(shí)圖譜大模型，支撐水利工程防洪、供水、發(fā)電等多目標(biāo)協(xié)同方案推理應(yīng)用。

本發(fā)明授權(quán)水利工程知識(shí)圖譜大模型構(gòu)建方法及裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.水利工程知識(shí)圖譜大模型構(gòu)建方法，其特征在于，包括： 以水利工程管理業(yè)務(wù)知識(shí)庫(kù)為基礎(chǔ)，采用多業(yè)務(wù)知識(shí)融合的水利知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)層、概念層和實(shí)例層構(gòu)建方法，構(gòu)建水利工程典型業(yè)務(wù)領(lǐng)域知識(shí)圖譜，提煉水利工程調(diào)度、大壩安全監(jiān)測(cè)、機(jī)組故障預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)之間的邏輯鏈條； 利用基于大語(yǔ)言模型的自迭代水利工程典型業(yè)務(wù)領(lǐng)域知識(shí)圖譜補(bǔ)全技術(shù)，完善水利工程典型業(yè)務(wù)領(lǐng)域知識(shí)圖譜； 基于知識(shí)圖譜的檢索增強(qiáng)生成技術(shù)，從結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化知識(shí)庫(kù)中自動(dòng)提取實(shí)體、關(guān)系以及它們的屬性，創(chuàng)建水利工程知識(shí)圖譜大模型，用于支撐水利工程多目標(biāo)協(xié)同方案推理應(yīng)用，包括：利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)知識(shí)圖譜進(jìn)行嵌入表示學(xué)習(xí)，從知識(shí)圖譜中檢索與輸入問(wèn)題相關(guān)的子圖或知識(shí)片段；將檢索到的子圖或知識(shí)片段與輸入問(wèn)題一起輸入基于Transformer的推理模型，生成文本輸出；將知識(shí)圖譜表示為圖結(jié)構(gòu)輸入GraphRAG-GCN融合模型，通過(guò)GraphRAG技術(shù)對(duì)圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)處理后，使用GCN進(jìn)行多層圖卷積操作，逐步聚合鄰域信息，以形成優(yōu)質(zhì)特征表示；基于形成的優(yōu)質(zhì)特征表示，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)知識(shí)圖譜進(jìn)行嵌入表示學(xué)習(xí)，并在學(xué)習(xí)過(guò)程中引入注意力機(jī)制；基于嵌入表示學(xué)習(xí)后的特征，在基于Transformer的推理模型預(yù)訓(xùn)練階段引入對(duì)比學(xué)習(xí)方法，篩選出與預(yù)訓(xùn)練任務(wù)相關(guān)的知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)。

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