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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所;上海人工智能创新中心申请的专利基于知识库与语言模型的问答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：CN119168055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411051838.3，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于知识库与语言模型的问答方法及装置是由赵军;陈玉博;刘康;曹鹏飞;王晨皓设计研发完成，并于2024-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识库与语言模型的问答方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于知识库与语言模型的问答方法及装置，该方法包括：将目标问题输入至知识生成模型中输出至少一维目标知识信息；将根据目标问题和各维目标知识信息获取的目标输入信息输入至问答模型中，得到目标问题对应的答案预测信息；知识生成模型是基于知识库中的第一知识元组生成的第一候选问题、根据第一候选问题以及知识库中的第二知识元组生成的第二候选问题、根据第一知识元组转换的第一样本知识信息和通过大型语言模型对第二候选问题进行提示信息学习得到的第二样本知识信息，对小型语言模型进行训练的。本发明融合知识库与语言模型训练出可生成高质量知识信息，且小尺寸的知识生成模型，以便捷、高效地预测出高精度的答案。

本发明授权基于知识库与语言模型的问答方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于知识库与语言模型的问答方法，其特征在于，包括： 将目标问题输入至知识生成模型中，得到所述目标问题的至少一维目标知识信息； 根据所述目标问题和各维所述目标知识信息，获取目标输入信息； 将所述目标输入信息输入至问答模型中，得到所述目标问题对应的答案预测信息； 其中，所述知识生成模型是基于样本问题的第一候选问题、第二候选问题、第一样本知识信息和第二样本知识信息，对小型语言模型进行训练得到的；所述问答模型是基于所述第一候选问题、所述第二候选问题、所述第一样本知识信息和所述第二样本知识信息，以及所述样本问题的答案标签进行训练得到的； 所述第一候选问题是根据知识库中的第一知识元组生成的；所述第二候选问题是根据所述第一候选问题以及所述知识库中的第二知识元组生成的；所述第一样本知识信息是根据所述第一知识元组转换得到的；所述第二样本知识信息是通过大型语言模型对所述第二候选问题进行提示信息学习得到的；所述第一知识元组包括与所述样本问题关联的知识元组；所述第二知识元组包括与所述第一知识元组具有相同关系实体、不同的问题实体和不同的答案实体的知识元组； 所述第二样本知识信息是基于如下步骤获取的： 将所述第二候选问题输入至所述大型语言模型，得到各所述第二候选问题对应的多维候选知识信息，以及各维所述候选知识信息对应的答案预测信息； 根据各维所述候选知识信息对应的答案预测信息和所述样本问题的答案标签，进行一致性计算，得到各维所述候选知识信息对应的一致性分值； 预测在所述第二候选问题的基础上，增加各维所述候选知识信息前后的答案预测信息的样本变化信息； 根据所述样本变化信息，获取各维所述候选知识信息对应的有益性分值； 根据所述一致性分值和所述有益性分值，在多维所述候选知识信息中获取所述第二样本知识信息。

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