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龙图腾网获悉上海金融期货信息技术有限公司申请的专利基于大语言模型的知识图谱自动构建查询方法和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：CN117273136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202311330300.1，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权基于大语言模型的知识图谱自动构建查询方法和系统是由马鸿超;苗仲辰;高剑;鲁继东;林越峰;倪梦珺;江航;董真豪设计研发完成，并于2023-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的知识图谱自动构建查询方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大语言模型的知识图谱自动构建查询方法和系统，能降低知识图谱的构建成本和使用成本。其技术方案为：本发明针对构建成本，基于大语言模型的归纳能力从海量非结构化数据中抽取实体和三元组；大语言模型的推理能力用于本体构建及实体消歧。本发明针对使用成本，基于大语言模型的文本生成能力，将输入的自然语言转化成机器可以理解的查询语言。

本发明授权基于大语言模型的知识图谱自动构建查询方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的知识图谱自动构建查询方法，其特征在于，方法包括： 步骤1：采集原始数据并对采集到的原始数据进行预处理，其中原始数据分为结构化数据和非结构化数据； 步骤2：基于预处理的数据来构建异构图； 步骤3：使用步骤2所构建的异构图以获取查询结果； 其中，步骤1中的结构化数据的预处理进一步包括： 结构化数据在首次从数据接口接入后，先抽取结构化数据的元数据； 再从结构化数据中抽取示例数据，以元数据及其示例数据为提示数据，指示大语言模型构造可能的三元组； 最后，对构造出的三元组，经业务修正后通过脚本批量自动构建； 其中，步骤2进一步包括： 首先，在本体构建时，知识图谱借助自动本体构建工具，采用自顶向下的方式构建； 然后，在确定本体后对三元组进行融合入图，其中在融合过程进行实体消歧和共指消解任务，以在文本中识别和区分不同实体，并定位代词所指的实体，其中在进行实体消歧和共指消解时，采用基于注意力机制的模型和大语言模型相结合的方式； 最后，在获取相似度和大语言模型建议后，采用加权方式计算出最终相似度，基于计算所得的最终相似度是否超过相似度阈值以获取最终的异构图谱，并存储在图数据库中； 其中，基于注意力机制的模型，首先采用双向门控循环单元对词语所在文本进行编码，再通过注意力机制对输入序列中不同位置的信息进行聚焦，最终注意力权重向量与编码器的输出进行加权求和，生成上下文向量即词义表示，对于获取的词义表示，通过余弦相似度进行相似度计算，得到第一相似度； 基于大语言模型的相似度判断，首先摘取实体存在的上下文，并构建提示，通过大语言模型得到第二相似度。

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