买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于拓扑感知图编码与自适应子图检索的增强生成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：CN121562834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610079442.2，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于拓扑感知图编码与自适应子图检索的增强生成方法是由苏廷君;朱逸设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于拓扑感知图编码与自适应子图检索的增强生成方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于拓扑感知图编码与自适应子图检索的增强生成方法，包括多粒度语义感知切分与知识图谱构建，结构特征矩阵构建与显式拓扑位置编码生成，基于语义—拓扑联合评分的受约束子图扩散与动态剪枝，以及基于注意力矩阵结构化对齐的图—文一致性损失约束生成；在编码层采用显式拓扑位置编码以避免在线GNN聚合带来的开销与过度平滑；在检索层以连通子图而非碎片节点作为增强上下文；在对齐层直接约束大语言模型内部注意力矩阵与子图邻接矩阵一致，从推理机制层面实现结构化引导，从而抑制逻辑幻觉并提高多跳推理准确性。

本发明授权基于拓扑感知图编码与自适应子图检索的增强生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于拓扑感知图编码与自适应子图检索的增强生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取领域源数据，并对所述领域源数据进行语义感知切分，以得到包括父级文本块和子级文本块的多粒度文本块集合； 根据所述多粒度文本块集合进行实体关系抽取，以构建领域知识图谱，其中，所述领域知识图谱包括节点和边； 对所述领域知识图谱中的节点执行文本语义编码，以得到语义嵌入向量，以及构建图结构特征矩阵，并进行矩阵特征分解或谱分析，以得到显式拓扑位置编码，其中，所述图结构特征矩阵包括邻接矩阵和或距离矩阵； 在推理阶段，将所述显式拓扑位置编码以叠加或拼接方式与所述语义嵌入向量融合，以得到拓扑感知节点表示； 获取用户查询，并对所述用户查询进行查询向量化，以得到查询向量； 根据所述查询向量和所述拓扑感知节点表示定位种子节点，从所述种子节点出发执行受约束子图扩散以获得候选子图，并对所述候选子图执行语义拓扑联合评分和动态剪枝，以形成最优连通子图； 对所述最优连通子图进行结构化序列化，以构建包括图结构信息的提示词，将所述提示词和所述查询向量共同输入至大语言模型，以生成输出文本； 其中，所述语义拓扑联合评分满足以下公式： 其中，表示查询向量q与节点n的语义余弦相似度，表示节点n到最近种子节点的最短路径距离，表示距离缩放参数，表示平滑项或基于节点中心性指标调节的偏置项； 其中，动态剪枝策略包括阈值剪枝与预算剪枝：当小于预设阈值时将节点n从候选子图中剔除；当子图节点数或Token预算超过上限时，按从低到高逐步剔除直至满足预算。

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大学，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明南路422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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。