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龙图腾网获悉法信公证云(厦门)科技有限公司;厦门理工学院申请的专利一种基于大语言模型与关联评分的知识问答推理模型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：CN121278118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511833446.7，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于大语言模型与关联评分的知识问答推理模型是由陈艳;孙南茜;林海斌;林开标设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型与关联评分的知识问答推理模型在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于大语言模型与关联评分的知识问答推理模型，涉及自然语言处理技术领域，包括：知识检索模块、并行推理模块和问题回答模块；知识检索模块，用于对问题进行深度语义分析和生成知识子图；并行推理模块，用于根据知识子图和双重关联评分进行并行推理，得到各个问题实体对应的答案实体以及推理三元组集合；问题回答模块，用于将推理三元组集合映射为自然语言描述序列，输出三个结构化子部分：答案实体‑推理链条‑解释说明。本申请基于大语言模型LLM进行推理范围约束，通过双重关联评分进行并行剪枝推理，通过构建可解释的知识推理证据链，实现推理过程的透明化与结果的可靠性保障，能够高效完成多实体多跳问题并行推理。

本发明授权一种基于大语言模型与关联评分的知识问答推理模型在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型与关联评分的知识问答推理模型，其特征在于，包括：知识检索模块、并行推理模块和问题回答模块； 所述知识检索模块，用于对问题进行深度语义分析和生成知识子图，包括下列步骤： S11、通过定制化提示词，利用大语言模型LLM完成任务1、任务2和任务3； 其中，任务1是从问题中提取出个问题实体；任务2是对问题的跳数进行分析，生成从问题实体出发到达答案实体的推理关系链；任务3是从所述推理关系链中提取出关系类型； S12、基于所述任务1提取的问题实体，在知识图谱G中检索与问题实体相关的三元组，以构建知识子图； 所述并行推理模块，用于根据所述知识子图和双重关联评分SR-Score进行并行推理，包括下列步骤： S21、将所述任务3中获得的关系类型作为m轮推理中的目标关系类型，经过m轮推理得到各个问题实体对应的答案实体； S22、在每一轮的推理任务中，计算从知识子图中提取的和问题实体或中间实体相连的候选关系与目标关系类型之间的相似度评分；是第i轮推理的目标关系类型；计算LLM基于知识子图推理出的推理关系类型与的推理评分；基于所述相似度评分和所述推理评分得到双重关联评分SR-Score，在每一轮的推理任务中，选取SR-Score最高的关系，基于m轮推理得到的推理三元组集合，得到各个问题实体对应的答案实体；表示第i轮推理中的当前实体； 所述问题回答模块，用于将所述推理三元组集合映射为自然语言描述序列，构建语义完整的知识表示，LLM基于所述知识表示输出以下三个结构化子部分： 答案实体：以实体形式直接输出问题的最终答案； 推理链条：以所述任务2生成的推理关系链为模板，构建得到从问题实体到答案实体的完整推理路径； 解释说明：结合所述知识表示，对所述答案实体与所述推理链条进行语义层面的阐释； 所述并行推理模块进行m轮推理的过程如下： 设当前推理轮次为，知识子图为，目标关系类型为，当前实体集合为； 候选关系生成：从中检索与中实体直接相连的关系集合；表示关系集合中的单个候选关系，表示通过候选关系r关联到的下游实体； 相似度评分计算：通过预设的相似度评分计算方法计算每个与的相似度评分； 推理评分计算：将输入LLM，生成该轮的推理关系类型，并使用预设的推理评分计算方法计算推理关系类型与的推理评分； SR-Score整合：通过加权公式计算每个的双重关联评分，其中为超参数； 路径剪枝：选取最高的关系，保留其关联的下游实体集合； 迭代终止：当时，即为答案实体集合；该过程形成推理三元组集合。

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