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龙图腾网获悉浙江中烟工业有限责任公司申请的专利一种多跳问答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：CN117194636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202311190827.9，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种多跳问答方法及系统是由金泳;楼卫东;高扬华设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多跳问答方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种多跳问答方法及系统，方法包括：从领域知识图谱中查询与问题中的实体相关的预设跳数范围内的所有实体以及相应的关系，形成多个多跳路径；依据所有实体以及相应的关系获得问题与每个多跳路径之间的文本相似度及对应的第一基于文本的逻辑表达式；依据所有实体以及相应的关系获得基于图神经网络的逻辑表达式；结合第一基于文本的逻辑表达式和基于图神经网络的逻辑表达式，获得问题的答案。本申请将语言模型和图神经网络两种方式得到的逻辑表达式进行结合，通过语言模型提高领域知识图谱中实体的区分度，结合图神经网络的优点，二者优势互补，使得领域问题的答案更加精准。

本发明授权一种多跳问答方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多跳问答方法，其特征在于，包括： 从领域知识图谱中查询与问题中的实体相关的预设跳数范围内的所有实体以及相应的关系，形成多个多跳路径； 依据所述所有实体以及相应的关系获得所述问题与每个所述多跳路径之间的文本相似度及对应的第一基于文本的逻辑表达式； 依据所述所有实体以及相应的关系获得基于图神经网络的逻辑表达式； 结合所述第一基于文本的逻辑表达式和所述基于图神经网络的逻辑表达式，获得所述问题的答案； 其中，依据所述所有实体以及相应的关系获得基于图神经网络的逻辑表达式，具体包括： 提取所述所有实体以及相应的关系中的三元组，构成知识图谱子图，并将三元组形成的所有多跳路径的集合定义为： ； 其中，表示多跳路径的头实体，表示多跳路径的尾实体，表示多跳路径的中间实体，分别表示多跳路径上每一跳的实体间的关系，表示多跳路径的跳数； 利用图编码器获得所述知识图谱子图中每个多跳路径的输出节点的嵌入，包括： 基于注意力机制聚集知识图谱子图中多跳路径上不同长度路径的传递信息，获得聚集信息； ； ,； ； 其中，为第i个输入节点的节点表示，为第i个输入节点的节点特征，和为与第i个输入节点的类型对应的可学习参数，为第i个输入节点的节点类型；表示第l个多跳路径上第k跳的关系路径上的注意力得分，表示填充矩阵，矩阵是可学习参数，矩阵表示每个跳关系分配单独变换的张量的低阶近似，表示该关系路径的输入节点的节点表示的维度，m表示关联类型的数量，表示结构注意力分数，表示基于s的关系序列的条件概率，是归一化因子；表示双线性层，表示第l个多跳路径的聚集信息，s表示文本问题的嵌入； 通过残差连接和非线性激活函数，依据多跳路径的输入节点的节点特征以及该多跳路径的聚集信息得到该多跳路径的输出节点的嵌入： ； 其中，和是可学习的模型参数，是非线性激活函数，表示第l个多跳路径的输出节点的嵌入，表示第l个多跳路径的输入节点的节点特征； 利用图解码器将所述多跳路径的输出节点的嵌入解码为路径信息，获得与所述多跳路径对应的基于图神经网络的逻辑表达式，包括： ； 其中，为结构注意力分数解码输出节点的嵌入。

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