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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种基于语义增强知识图谱的检索增强生成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：CN119917636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510398457.0，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于语义增强知识图谱的检索增强生成方法及装置是由徐小良;杨康设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义增强知识图谱的检索增强生成方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于语义增强知识图谱的检索增强生成方法及装置，涉及人机交互对话中的问答系统技术领域，该方法包括构建语义增强知识图谱，以及基于语义增强知识图谱的检索策略，检索结果包括第一上下文信息或第二上下文信息，第一上下文信息根据子图中的实体信息和实体间关系信息确定，第二上下文信息根据子图中的实体信息、实体间关系信息和相关实体信息确定，根据第一上下文信息或第二上下文信息获得回答。该方法增强了实体的细节信息和知识图谱的语义信息，能够生成更准确的回答；且由于该方法根据需求提取特定实体所需要的具体信息，而非在知识图谱构建时提取指定的实体信息，使得该方法具有通用性。

本发明授权一种基于语义增强知识图谱的检索增强生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于语义增强知识图谱的检索增强生成方法，其特征在于，所述基于语义增强知识图谱的检索增强生成方法包括： 获取原始文本文档； 根据从所述原始文本文档中提取到的实体信息和实体间关系信息，构建语义增强知识图谱，其中，所述语义增强知识图谱包括实体集合、实体间的关系集合、相关句子集合以及映射关系集合，所述相关句子集合是指与实体及实体间关系相关的句子集合，所述映射关系集合是指包含所述原始文本文档中的句子与目标对象的映射关系的集合，所述目标对象为知识图谱中的实体节点和关系边； 对所述语义增强知识图谱依次进行实体对齐处理，得到对齐后语义增强知识图谱； 利用大语言模型提取用户问题中出现的实体，得到包含若干个显式实体的显式实体集合； 根据所述显式实体集合，在所述对齐后语义增强知识图谱上进行子图扩展，得到包含所述显式实体和隐式实体的混合实体集合，其中，所述隐式实体是指用户问题涉及的但并未出现在用户问题中的实体； 根据所述混合实体集合从所述对齐后语义增强知识图谱中提取子图； 利用大语言模型判断所述子图中的实体信息和实体间关系信息能否回答用户问题，得到第一判断结果； 若所述第一判断结果为是，则将所述子图中的实体信息和实体间关系信息作为第一上下文信息，根据所述第一上下文信息和用户问题构建第一提示信息； 基于所述第一提示信息，利用大语言模型生成与用户问题对应的回答； 若所述第一判断结果为否，则从混合相关句子集合中提取相关实体信息，将所述相关实体信息以及所述子图中的实体信息和实体间关系信息作为第二上下文信息，根据所述第二上下文信息和用户问题构建第二提示信息，其中，所述混合相关句子集合为所述子图中与混合实体及混合实体间关系相关的句子集合； 基于所述第二提示信息，利用大语言模型生成与用户问题对应的回答。

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