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龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利一种基于大语言模型的智慧问学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：CN120541193B 。

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：202511044750.3，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于大语言模型的智慧问学方法及系统是由周炜;李海鹏;柳磊;王续澎;宋亦轩;杨鑫;刘秀燕;林孟达;房斐斐设计研发完成，并于2025-07-29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的智慧问学方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的智慧问学方法及系统，涉及生成式人工智能与智慧教育技术领域，包括：通过人智交互模块，引导用户进行深度交互，以生成包含多方智慧的问答集合；由教师用户通过问答归档单元对问答集合进行提纯，获得高质量数据，系统利用这些完整的交互过程，自动从对话中提取知识以动态更新一个由个性化知识图谱和全局知识图谱构成的多层次知识库；同时利用归档的高质量数据对基于认知框架与推理框架的AI智能体进行模型微调，构成知识库与模型参数双重进化的闭环。本发明能显著提升AI在垂直领域的专业能力，并有效培养学生的高阶问学能力。

本发明授权一种基于大语言模型的智慧问学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的智慧问学方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，AI智能体预先基于课程的教学资料，构建多层次知识图谱； 步骤2，学生用户围绕课程的特定知识点向AI智能体提出初始问题，AI智能体根据步骤1所得的多层次知识图谱生成一份初始回答； 步骤3，学生用户对步骤2所得的初始回答进行评价并提交一份改进回答，构成一份包含上下文的初始对话记录； 步骤4，学生用户基于步骤3的初始对话记录，进入迭代问学环节，AI智能体通过引导式对话，追踪并评估学生用户的提问质量，并为其生成能力评分； 步骤5，引导其他用户对步骤3所得的初始对话记录及步骤4所得的迭代问学成果进行二次评价与内容改进，形成一个包含多方用户智慧的问答集合； 步骤6，从步骤3、步骤4及步骤5所得的对话记录、迭代问学成果与问答集合中，自动提取结构化知识，并根据结构化知识的属性，动态更新步骤1所述的多层次知识图谱； 步骤7，由教师用户对步骤5所得的问答集合进行筛选、提纯与归档，获得可用于模型训练的高质量问答数据对； 步骤8，根据步骤7所得的高质量问答数据对，对AI智能体进行训练，获得一个进化后的AI智能体； 步骤9，将步骤8所得的进化后的AI智能体及步骤6更新后的多层次知识图谱，应用于响应后续学生用户提出的新问题； 所述步骤1多层次知识图谱包含摘要节点，由全局知识图谱和至少一个学生用户专有的个性化知识图谱组成； 所述步骤1具体包括： 步骤1.1，从课程的教学资料中，利用自然语言处理技术提取实体、实体间的关系及实体的属性信息，用于构建全局知识图谱； 步骤1.2，为系统中每一位学生用户初始化一个空的个性化知识图谱； 步骤1.3，识别全局知识图谱中紧密关联的实体组，并利用大语言模型对实体组包含的文本内容进行概括，为每一个实体组预生成一个摘要节点； 步骤1.4，将步骤1.3中生成的摘要节点及其与实体组中各个实体间的连接关系，添加至全局知识图谱中，形成增强的全局知识图谱。

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