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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学申请的专利一种基于大语言模型技术的知识图谱构建方法及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：CN120523966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511020900.7，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于大语言模型技术的知识图谱构建方法及系统是由吴明辉;李大卫;王学敏;郑强;张豪;刘敏;郑晓庆;单志超;安舒;满明来;张国庆设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型技术的知识图谱构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及知识图谱构建技术领域，公开了一种基于大语言模型技术的知识图谱构建方法及系统。方法包括接收多源异构数据流，完成语义空间映射与跨模态特征融合生成统一语义表征向量集合；构建初始知识图谱骨架；对骨架增量式优化，进行实体关系消歧与冲突检测；迭代更新知识表示，输出满足语义一致性的目标知识图谱。系统包括数据接收、语义融合、骨架构建、优化和知识更新模块。本发明有效处理多源异构数据，提升知识图谱的准确性、动态更新能力和语义一致性，在智能问答、信息检索等领域具有广泛应用前景。

本发明授权一种基于大语言模型技术的知识图谱构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型技术的知识图谱构建方法，其特征在于，包括： 接收多源异构数据流，异构数据流包括非结构化文本语料、结构化数据库表及跨模态多媒体内容； 构建多模态语义对齐模型，基于多模态语义对齐模型对异构数据进行语义空间映射与跨模态特征融合，生成统一语义表征向量集合； 多模态语义对齐模型的构建步骤包括： 采集跨领域对齐样本对，构建包含文本‑图像、文本‑表格及跨语言对齐关系的三元组训练集； 通过对抗性训练策略优化多模态编码器的共享隐空间，最小化模态间语义重构损失函数； 引入量子纠缠正则化项约束不同模态特征的分布对齐度； 结合注意力门控机制动态调整模态融合权重，生成支持零样本迁移的语义对齐模型； 根据语义表征向量，通过动态知识子图生成算法构建初始知识图谱骨架，骨架包含实体节点、关系边及多维属性张量； 动态知识子图生成算法包括： 根据语义表征向量的余弦相似度，构建实体间的超球面聚类拓扑； 基于流形学习算法计算实体嵌入空间的局部几何结构，生成候选关系推理路径； 通过随机微分方程模拟知识子图的动态生长过程，优化节点连接概率分布； 根据预设的知识密度阈值触发子图合并与分裂操作； 基于预构建的时序知识演化模型，对初始初始知识图谱骨架进行增量式优化，包括实体关系消歧与冲突检测； 时序知识演化模型对初始初始知识图谱骨架进行增量式优化的步骤包括： 提取历史知识图谱版本间的差异矩阵，构建知识演化轨迹数据集； 通过时间卷积网络捕获实体属性的长期依赖关系，预测未来时间片的潜在冲突模式； 结合因果推理算法识别知识冲突的根源节点，生成实体关系重定向策略； 将策略编码为图重构指令集，更新知识图谱的拓扑结构； 通过对抗性知识蒸馏框架迭代更新知识表示，输出目标知识图谱； 对抗性知识蒸馏框架的执行包括： 定义生成器与判别器的对抗损失函数，包含知识覆盖度与逻辑连贯性双目标； 通过元学习策略优化生成器的知识注入路径，最小化判别器的模式识别误差； 在每轮对抗训练中，根据知识分布散度动态调整温度系数； 输出满足纳什均衡条件的知识表示矩阵。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军海军航空大学，其通讯地址为：264001 山东省烟台市芝罘区二马路188号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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