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龙图腾网获悉武汉理工大学三亚科教创新园申请的专利基于大语言模型的船舶设计域知识检索方法及装置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：CN120596686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511106083.7，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于大语言模型的船舶设计域知识检索方法及装置是由刘爱华;侯懿峰;韩文冉设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的船舶设计域知识检索方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大语言模型的船舶设计域知识检索方法及装置，属于大数据处理技术领域，该方法包括：对多模态船舶数据集进行特征提取得到特征集合，基于特征集合构建第一多模态知识图谱；将第一多模态知识图谱中的数据映射到嵌入空间得到嵌入向量，基于不同模态数据的嵌入向量之间的相似度矩阵，得到语义关联关系，将语义关联关系集成到第一多模态知识图谱，得到第二多模态知识图谱；将第二多模态知识图谱与预设的大语言模型进行融合，得到第一大语言模型；在第一大语言模型中加入船舶设计领域的专有知识，得到第二大语言模型；将用户的查询语句输入到第二大语言模型中，得到检索结果。本发明提高了船舶设计领域知识检索结果的准确性。

本发明授权基于大语言模型的船舶设计域知识检索方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的船舶设计域知识检索方法，其特征在于，包括： 对多模态船舶数据集进行特征提取得到特征集合，基于所述特征集合构建第一多模态知识图谱； 将所述第一多模态知识图谱中的数据映射到嵌入空间得到嵌入向量，计算不同模态数据的嵌入向量之间的相似度矩阵，基于所述相似度矩阵得到跨模态数据之间的语义关联关系，将所述跨模态数据之间的语义关联关系集成到所述第一多模态知识图谱中，得到第二多模态知识图谱； 将所述第二多模态知识图谱与预设的大语言模型进行融合，得到第一大语言模型； 在所述第一大语言模型中加入船舶设计领域的专有知识，得到第二大语言模型，所述专有知识包括专有术语、常用表达方式和逻辑规则； 将用户的查询语句输入到所述第二大语言模型中，得到检索结果； 在将用户的查询语句输入到所述第二大语言模型中，得到检索结果之后，还包括： 利用所述第二大语言模型对所述检索结果进行分类； 利用所述第二大语言模型对所述检索结果进行分类，包括： 利用所述第二大语言模型中的大语言模型将所述查询语句转为查询意图向量和关键语义元素集合； 计算所述查询意图向量与所述第二大语言模型中的多模态知识图谱中各知识节点的嵌入向量之间的语义相似度； 基于文本过滤器对所述关键语义元素集合进行可信度评分； 基于所述语义相似度和所述可信度评分，确定对检索结果的分类结果； 三种相似度评分加权融合为综合分类得分Score，计算公式如下： ; ; 其中，α、β和γ为权重系数，为查询意图向量与知识节点嵌入向量之间的语义相似度，为可信度评分，为对查询意图向量和知识节点的嵌入向量提取的特征向量之间的特征相似度； 若Score大于设定阈值，则判定该知识节点与查询高度匹配，按照该知识节点所属的知识类别作为该查询的最终分类结果。

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