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龙图腾网获悉中国地质大学(北京)申请的专利一种应用于矿物知识图谱的复杂问答方法与系统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：CN117131169B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310857840.9，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种应用于矿物知识图谱的复杂问答方法与系统是由季晓慧;董雨航;杨眉;何明跃;吴志远;王玉柱设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于矿物知识图谱的复杂问答方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于矿物知识图谱的复杂问答方法与系统，包括：根据已有简单矿物问答数据集构建复杂矿物问答数据集、根据已有矿物知识图谱和数据集构建文本表示模型、利用文本表示模型和数据集构建矿物问句中心词识别、实体消歧和推理模型，用训练好的矿物问句中心词识别和实体消歧模型对用户输入的问句进行中心词识别和实体消歧，定位到推理出发实体，以其为初始点使用推理模型从矿物知识图谱中推理出答案并返回给用户。本发明提供的方法与系统解决了目前针对矿物知识图谱只能进行单跳推理的简单问答、不能对涉及多跳关系的复杂问题进行回答的问题，实现了对自然语言输入的矿物问句的准确回答，可用于矿物知识图谱的智能查询。

本发明授权一种应用于矿物知识图谱的复杂问答方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于矿物知识图谱的复杂问答方法与系统，所述方法与系统包括： S1：根据已有简单矿物问答数据集构建复杂矿物问答数据集； S2：将矿物文本表示为词向量模型和句向量模型，词向量模型使用ComplEx模型将实体和关系嵌入到d维复数空间，句向量模型首先使用Bert模型，在问句的开始位置增加[CLS]，然后将问句对应的Bert输出作为问句的初始句向量，将初始句向量输入到堆叠全连接层并投影到复数空间得到最终句嵌入向量Wq； S3：对矿物问答数据集进行BIO标注，将每一个自然语言问句转换为句向量后映射为一个由B、I、O三个字母组成、且与句向量长度相同的标注序列并使用负对数似然损失函数对Bert-BiLSTM-CRF模型进行训练，获得可以识别问句中由B和I组成的中心词识别模型； S4：对识别出的问句中心词使用基于编辑距离算法和基于切词的候选实体生成两种方法共同在知识图谱实体集中筛选出与中心词最相关的候选实体； S5：将获得的与中心词最相关的候选实体记录为初始实体e0，并从知识图谱中获得e0所有的一度链出关系集合，从关系集合中找到最能反映问句与实体e0相关的关系r1，然后根据实体e0和关系r1从知识图谱中定位到实体e1，然后从实体e1开始重复上述流程直到rn＝STOP，停止推理。

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