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龙图腾网获悉成都数之联科技股份有限公司申请的专利基于知识图谱的意图多分类问答方法、装置、设备及介质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：CN115934914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211681146.8，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于知识图谱的意图多分类问答方法、装置、设备及介质是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的意图多分类问答方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于知识图谱的意图多分类问答方法、装置、设备及介质，旨在解决由于问句的复杂性，实体在知识图谱中的候选子图路径数量庞杂，对问答速度和准确率影响较大的问题。包括：训练实体识别模型，将实体识别为包含关系实体和属性实体的实体类别；训练问句分类模型，将问句分为包含单跳问句和多跳问句的类型；训练文本相似度匹配模型，基于查询内容在知识图谱中查找子图路径，并泛化所述子图路径；构建包含所述实体识别模型、问句分类模型、文本相似度匹配模型的问答模型。

本发明授权基于知识图谱的意图多分类问答方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于知识图谱的意图多分类问答方法，其特征在于，包括： 训练实体识别模型，将实体识别为包含关系实体和属性实体的实体类别； 所述训练实体识别模型包括： 训练数据包含关系实体和属性实体，所述关系实体表示在知识图谱中与关系边相连的实体，同时关系实体拥有属性及属性值，所述属性实体表示在知识图谱中作为属性值存在的实体，并无关系实体与其相连； 所述训练实体识别模型还包括：将问句输入所述实体识别模型，获取包括交互语义信息、前向及后向时序信息，确定问句中的实体； 训练问句分类模型，将问句分为包含单跳问句和多跳问句的类型； 训练文本相似度匹配模型，基于查询内容在知识图谱中查找子图路径，并泛化所述子图路径； 所述训练文本相似度匹配模型包括： 利用问句中实体查找知识图谱中的子图路径； 泛化所述子图路径； 将问句与子图路径组合打分排序，将分数符合预设条件的子图路径最为问句对应的最优子图路径； 构建包含所述实体识别模型、问句分类模型、文本相似度匹配模型的问答模型； 所述构建问答模型包括： 利用所述实体识别模型识别问句实体； 利用所述问句分类模型识别问句类型； 依据所述问句类型，利用所述文本相似度匹配模型查询匹配解答； 所述问句类型为条件联合查询类时，包含以下步骤： 根据所述问句实体划分所述问句得到问句短句字符串； 计算所述问句的条件联合查询得分； 所述条件联合查询得分在预设阈值范围内时，判定所述问句为联合查询问句； 根据每个短句字符串，在知识图谱中构建短句字符串对应实体的所有子图路径，解析最优子图路径，得到问句答案。

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