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龙图腾网获悉南京新知艺测科技有限公司申请的专利一种基于知识图谱的问答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：CN119807349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202411790033.0，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于知识图谱的问答生成方法是由李东明;吴加前;程杰设计研发完成，并于2024-12-06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问答生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱的问答生成方法，涉及人工智能和自然语言处理技术领域，包括采用双向语义编码器对输入文本语料进行处理，提取实体词和关系词，形成第一语义向量，并通过三元组分解器转化为基础知识结构；利用层次化知识融合网络将所述基础知识结构和预设知识图谱中的深层语义信息进行对齐，生成多维知识特征矩阵，采用动态权重分配器计算知识节点间的关联强度，并按照关联强度由高到低的顺序构建层级化问答路径；将所述层级化问答路径输入至构建的注意力模型，根据问答模板库生成问答对数据集。本发明不仅提高知识抽取的准确度和知识融合的效果，还优化问答路径的构建过程，形成结构完整的问答对数据集。

本发明授权一种基于知识图谱的问答生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的问答生成方法，其特征在于：包括， 采用双向语义编码器对输入文本语料进行处理，提取实体词和关系词，形成第一语义向量，并通过三元组分解器将所述第一语义向量转化为基础知识结构； 利用层次化知识融合网络将所述基础知识结构和预设知识图谱中的深层语义信息进行对齐，生成多维知识特征矩阵； 基于所述多维知识特征矩阵，采用动态权重分配器计算知识节点间的关联强度，并按照关联强度由高到低的顺序构建层级化问答路径； 将所述层级化问答路径输入至构建的注意力模型，根据问答模板库生成问答对数据集； 所述注意力模型包括编码器和解码器；所述编码器对输入的层级化问答路径进行多层次特征提取，并通过自注意力机制计算路径中各知识节点的注意力权重分数，识别关键知识节点；所述解码器根据问答模板库中预存的问答模板，将所述关键知识节点和对应的问答模板进行匹配；所述问答对数据集的生成方法为： 通过交叉注意力机制将所述关键知识节点的语义信息动态融入所述问答模板的结构中，生成问答对，其中所述问答对包括问题文本、答案文本和对应的知识路径信息； 基于所述问答对，采用规则过滤和语义相似度计算进行筛选； 将通过筛选的问答对按照知识节点的层级关系进行组织，形成结构化的问答对数据集； 所述层级化问答路径的构建方法为， 所述动态权重分配器包括特征聚合单元和权重计算单元；所述特征聚合单元对所述多维知识特征矩阵中节点的属性特征进行加权求和，生成节点表征向量；所述权重计算单元基于所述节点表征向量计算节点对的关联强度，并对所述节点对进行筛选； 对通过筛选的节点对按照关联强度值由高到低进行排序，并基于排序结果将节点对划分为不同的层级； 在每个层级内，基于所述节点对的语义依存关系和关系拓扑特征，构建有向连接路径； 将各层级的有向连接路径依次串联，形成层级化问答路径，其中高层级的节点作为核心知识点，低层级的节点作为扩展知识点。

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