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龙图腾网获悉苏州研途教育科技有限公司申请的专利一种基于微调大语言模型的知识图谱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：CN119808917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411934774.1，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于微调大语言模型的知识图谱构建方法是由康立;宣鹏;孟醒;张宇辉设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于微调大语言模型的知识图谱构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于微调大语言模型的知识图谱构建方法，如下步骤：S1）：数据预处理，S2）：对数据源中的知识点和关系进行提取，获得预处理知识点和关系；S3）：知识点和关系消岐；S4）：知识图谱构建，形成动态可扩展的知识图谱，后期使用过程中定期使用AI模型重新分析文本资料，更新知识图谱。本发明通过利用知识点提取微调模型自动提取知识点确定实体和关系边，通过多种消岐手段对知识点进一步的识别并构建知识点之间的复杂关系，对有效提高数据处理的提高效率和准确性，最后将消岐处理后的数据存储到图数据库模型中构建知识图谱，实现知识图谱的自动化构建和更新。

本发明授权一种基于微调大语言模型的知识图谱构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于微调大语言模型的知识图谱构建方法，其特征在于：包括：如下步骤： S1：数据预处理，即对待提取知识点的数据源进行处理，所述待提取知识点的数据源包括结构化数据和非结构化数据，结构化数据直接输入到映射器，对非结构化数据中的文本资料进行数据清洗； S2：对数据源中的知识点和关系进行提取，先构建专属的知识点提取微调模型，将经过数据预处理后的数据输入知识点提取微调模型中，通过知识点提取微调模型自动识别文本中的实体，并提取出实体之间的关系，获得预处理知识点和关系； S3：知识点和关系消岐，即对同一个知识点不同描述的识别与映射；具体消岐处理流程如下： S31：建立标准知识点库，即首先进行知识点实体标准集构建，建立的知识点实体标准集作为映射的目标集合，用于对文本中提取出的知识点进行消岐； S32：相似度计算与映射，即采用自然语言处理中的文本嵌入技术将知识点及相关文本转化为向量；再进行相似度计算，通过计算文本嵌入向量之间的余弦相似度或欧式距离，来判断提取出来的不同表述是否指向同一个知识点； S33：基于上下文进行语义消岐：使用滑动窗口技术将上下文信息纳入考虑范围，从预处理知识点中提取出知识点关系； S34：迭代验证与反馈优化：在消岐后，上一步中提取出来的知识点及关系会被映射到知识点实体标准集中，对两者进行匹配，寻找可能的对应关系，通过提取出的关系进行进一步验证，若不匹配则删除该实体； S4：知识图谱构建：先建立图数据库模型，创建新实体节点，并创建实体节点之间的关系形成关系边，再将消岐后的实体节点和关系边存储到图数据库模型，形成动态可扩展的知识图谱，后期使用过程中定期使用AI模型重新分析文本资料，更新知识图谱； 在消岐过程中，结合符号推理： 1：知识点提取：从文献中提取原始数据中潜在的相似知识点，并通过深度学习模型获取初步的语义相似度； 2：语义消歧：使用深度学习方法进行初步的相似度计算，相似度低于目标值的将会被删除，消歧一些基础的知识点； 3：符号推理规则应用：对未能消歧或相似度不足的知识点，结合符号推理，通过定义的规则集或逻辑推理，基于领域中的已知知识进一步校正结果； 4：推理优化：上一步中符号推理的结果反馈至深度学习模型，用于进一步调整深度学习模型的权重或阈值； 5：输出最终结果：结合符号推理和深度学习消歧的最终结果，判断两个知识点是否相同。

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