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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于知识图谱的情报智能问答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：CN115422323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211011628.2，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种基于知识图谱的情报智能问答方法是由成清;司悦航;黄金才;刘忠;程光权;杜航设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的情报智能问答方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱的情报智能问答方法，利用知识库构建知识图谱：根据军事类型数据库，识别数据库中的实体、实体间关系，并基于文档型数据库，构建知识图谱；给定自然语言问题，利用Trie树存储实体库信息，并根据AC自动机算法进行实体检索；针对未得到匹配的实体，配合Word2Vec算法进行实体模糊匹配；再基于关系模板穷举的方式识别自然语言问题中涉及到的问题，实现实体与查询属性项之间的对应和成对；根据返回得到的问题的实体和关系，转换为查询语句并作为问答搜索的结构化查询语言，返回查询结果。本发明提升模型的特征实体提取能力，提高了模型的鲁棒性和精度。

本发明授权一种基于知识图谱的情报智能问答方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的情报智能问答方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用知识库构建知识图谱：根据已有的小规模军事类型数据库，识别数据库中的实体、实体间关系，并基于文档型数据库MongoDB，构建知识图谱； 给定自然语言问题，利用Trie树存储实体库信息，并根据AC自动机算法进行实体检索； 针对未得到匹配的实体，配合Word2Vec算法中的CBOW网络进行实体模糊匹配；再基于关系模板穷举的方式识别自然语言问题中涉及到的问题，实现实体与查询属性项之间的对应和成对； 根据返回得到的问题的实体和关系，转换为MongoDB_SQLs查询语句并作为问答搜索的结构化查询语言，输入MongoDB数据库中查询，并返回查询结果； 其中，所述CBOW网络模型的目标函数如下： 对于当前词语，目标是对其所在上下文中可能存在的词进行预测，目标函数设置为如下对数似然函数形式： 按照HierarchicalSoftmax思想，CBOW模型将其定义为： CBOW模型中， 写成整体表达式形式为： 带入目标函数并简化对数运算，得： 进一步简化为： 至此，得到CBOW模型的目标函数。

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