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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于不确定性知识图谱的慢病健康管理大模型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：CN120179777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510244357.2，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于不确定性知识图谱的慢病健康管理大模型构建方法是由吴天星;沙航宇设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于不确定性知识图谱的慢病健康管理大模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于不确定性知识图谱的慢病健康管理大模型构建方法，利用不确定性知识图谱生成高质量的慢病健康管理领域对话数据集，并结合知识图谱检索与推理增强技术，提升大模型在慢病健康管理领域的推理精度和可靠性。该方法首先构建一个多智能体协作框架，通过从慢病健康管理不确定性知识图谱中提取知识，生成适用于该领域的对话数据集，并通过两阶段训练策略对基础模型进行领域适应性微调。在用户提问时，首先解析问题并生成支持解答的关系路径，然后依据该关系路径从不确定性知识图谱中检索推理路径。通过不确定性感知的动态阈值筛选机制，对推理路径进行重排序和筛选，最终结合筛选后的推理路径为用户提供精准且可信的慢病健康管理建议。

本发明授权一种基于不确定性知识图谱的慢病健康管理大模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于不确定性知识图谱的慢病健康管理大模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤： 1构建多智能体协作框架，基于慢病健康管理不确定性知识图谱生成慢病健康管理 领域对话数据集，其中，不确定性知识图谱包括实体集合、关系集合、实体类型集合 、事实集合，以及将实体映射到其类型的映射函数，且事实集合中包含形 如的四元组，为头实体，为关系，为尾实体，为三元组为真的置信度； 2采用两阶段训练策略构建慢病健康管理大模型，其中，第一阶段使用通用医学语料在基础模型上进行微调，第二阶段结合所述慢病健康管理领域对话数据集进行领域适应性微调； 3获取用户自然语言问题，利用慢病健康管理大模型解析生成有助于解答用户问题的 关系路径，其中，所述关系路径是一系列关系的有序集合； 4根据关系路径及用户自然语言问题，在慢病健康管理不确定性知识图谱中执行检索 得到推理路径，其中，推理路径是关系路 径在知识图谱中的具体实例，并采用基于路径综合评分的动态阈值筛选机制，对检索结 果进行不确定性感知的推理路径重排序与筛选； 5实施不确定性知识图谱增强的答案生成，将优化后的推理路径与用户问题进行整合后输入所述慢病健康管理大模型，输出相应的答案； 其中，步骤1中，构建多智能体协作框架包括如下步骤： 1a基于慢病健康管理不确定性知识图谱的三元组频次统计构建类型级图谱，其中，为高频关系集合，对采用广度优先搜索算法进行连通子图枚举， 基于慢病健康管理场景类型对组合进行实体关系约束，生成子图模板，并构建备选子图模 板集合，其中，所述子图模板为使用Cypher语句描述的子图拓扑结构模板，包含节 点实体类型、关系及连接模式，可用于抽取所述慢病健康管理不确定性知识图谱的子图； 1b通过模板策划智能体基于慢病健康管理场景类型对备选子图模板集合进行 评估、筛选与分类，建立可用于抽取各场景慢病健康管理知识的子图模板集合，其 中，慢病健康管理场景类型包括饮食管理、运动干预、心理支持、睡眠管理、药物推荐及健康 预警； 1c知识分析智能体从子图模板集合中选取各慢病健康管理场景子图模板，在 慢病健康管理不确定性知识图谱中匹配子图，将转换为自然语言知识段落； 1d导演智能体根据知识分析智能体提供的知识段落及其所属的慢病健康管理对话场景，为健康管理师角色智能体和用户角色智能体编写角色背景信息； 1e健康管理师角色智能体与用户角色智能体根据慢病健康管理对话场景设定和导演智能体提供的角色背景，交互生成多轮对话数据，并嵌入知识分析智能体提供的知识段落所包含的慢病健康管理知识及不确定性标注信息； 1f对话评估智能体从准确性、清晰度和医学价值角度评估生成的对话质量，评估后将提供优化建议，以帮助优化后续的对话内容。

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