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龙图腾网获悉厦门理工学院;建发合诚工程咨询股份有限公司;厦门合诚工程技术有限公司申请的专利一种基于专家反馈的BRT养护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：CN121119178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511677421.2，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于专家反馈的BRT养护问答方法及装置是由吴磊;吴毅彬;肖子怡设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于专家反馈的BRT养护问答方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于专家反馈的BRT养护问答方法及装置。该方法首先通过文本分类和实体识别技术解析用户问题，基于知识图谱检索生成初始答案；然后通过Web表单采集专家反馈，将其解析为知识更新条目和策略优化条目；接着对知识更新条目进行SHACL规则一致性校验后更新知识图谱，根据策略优化条目动态优化Prompt模板，并基于反馈条目采用LoRA技术对大语言模型进行增量微调；最终基于优化后的知识图谱、Prompt模板和大语言模型生成包含证据链的优化答案。本发明通过专家反馈驱动系统持续优化，显著提升了BRT养护问答的准确性、适应性和可解释性。

本发明授权一种基于专家反馈的BRT养护问答方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于专家反馈的BRT养护问答方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用户输入的BRT养护问题，通过文本分类模型识别问题类型，通过命名实体识别模型提取关键实体； 基于所述关键实体在知识图谱中进行检索得到相关子图，并将所述相关子图与所述BRT养护问题输入大语言模型，生成初始答案； 将所述初始答案通过包含实体选择器、关系选择器、属性标注器和自由文本说明框的Web表单提交给专家进行评价，采集专家反馈并通过BiLSTM-CRF模型识别实体对象、基于BERT的关系抽取模型识别语义关系，最终解析为知识更新条目和策略优化条目； 加载预定义的BRT养护领域SHACL规则集，所述规则集包含实体类型约束、关系定义域值域约束、属性取值范围约束和业务逻辑约束；对每个知识更新条目进行语义验证，删除违反强制性约束的条目；对通过校验的合格条目，在ACID事务机制下批量写入Neo4j图数据库，并为每次更新生成唯一版本标识，得到更新后的知识图谱； 根据所述策略优化条目和所述问题类型，动态优化对应的Prompt模板，得到优化后的Prompt模板； 基于所述知识更新条目和所述策略优化条目构建增量训练数据集，采用LoRA技术对所述大语言模型进行增量微调，得到微调后的大语言模型； 基于所述更新后的知识图谱、所述优化后的Prompt模板和所述微调后的大语言模型重新处理所述BRT养护问题，生成包含证据链的优化后的答案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门理工学院;建发合诚工程咨询股份有限公司;厦门合诚工程技术有限公司，其通讯地址为：361000 福建省厦门市集美区后溪镇理工路600号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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