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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于BERT模型与外部知识图谱的问答系统构建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：CN116662500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310533217.8，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于BERT模型与外部知识图谱的问答系统构建方法是由时小虎;姜冉;陶紫涵;杨森设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BERT模型与外部知识图谱的问答系统构建方法在说明书摘要公布了：本发明适用于深度学习和自然语言处理技术领域，提供了一种基于BERT模型与外部知识图谱的问答系统构建方法，包括以下步骤：对输入的单词进行词嵌入与字符嵌入，预处理后得到嵌入向量；使用堆叠编码器提取特征；将提取特征得到的向量与使用外部知识图得到的知识表示进行融合；计算出注意力得分矩阵，融合知识表示得到问题感知上下文表示；使用堆叠模型编码器，得到最后的嵌入表达，使用激活函数得到答案的开始和结束位置的概率的预测；将预测答案与真实答案进行文本蕴含识别。本发明采用静态动态相结合的嵌入，有利于机器对自然语言的理解；本发明运用知识图谱的概念，增加准确率；增加答案验证的部分，将答案验证任务转换为文本蕴含识别任务。

本发明授权一种基于BERT模型与外部知识图谱的问答系统构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BERT模型与外部知识图谱的问答系统构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A、对输入的单词进行词嵌入与字符嵌入，进行预处理后得到可以输入到神经网络的嵌入向量； 步骤B、根据步骤A得到的嵌入向量，使用堆叠编码器提取特征； 步骤C、使用外部的知识图谱，用来增加文本之间的关系的表示，记为上下文与问题的知识表示，将步骤B得到的向量，与知识表示进行融合； 步骤D、根据步骤C得到的表示，使用注意力机制计算出注意力得分矩阵，得到问题感知上下文表示； 步骤E、根据步骤D得到问题感知上下文表示，使用堆叠模型编码器，得到最后的嵌入表示，并使用激活函数得到答案的开始和结束位置的概率预测； 步骤F、根据步骤E得到的预测答案，与步骤A输入的真实答案进行文本蕴含识别，判断问题是否是可回答的； 所述步骤A采用GloVe与BERT相结合的方式，同时进行词嵌入，形成词嵌入向量；使用CNN对每个单词上的字符进行嵌入，形成字符向量；使用highway网络对词嵌入向量和字符向量进行拼接，得到可以输入到神经网络的嵌入向量；具体过程如下： 首先对于输入的context和question进行词嵌入，使用GloVe和BERT模型分别进行静态的和动态的嵌入，形成词向量，分别记为，，，，使用char-CNN对输入的进行字符嵌入，记为，，对以上得到的三种向量进行拼接，得到公式（1）和（2）： ，，1 ，，2 其中，Concat代表向量拼接操作；将拼接好的向量输入到highway网络中，highway网络计算如公式（3）-（5）所示： 3 4 5 其中，和是可训练的权重，和是偏置，代表和中的任意一个，表示矩阵点积乘法操作，表示sigmoid运算，ReLU是激活函数，表示单词嵌入层的输出。

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