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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于多源知识融合的问句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：CN120106222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510250100.8，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于多源知识融合的问句生成方法及装置是由沈颖;林漫设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源知识融合的问句生成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源知识融合的问句生成方法及装置，用于解决现有的问句生成方法导致生成的问句的流畅性较差的技术问题。方法包括获取输入子图和开放源数据集；采用预置大型预训练语言模型根据输入子图、开放源数据集和多个预置人工构建示例，生成多个初始实体类型信息和输入子图疑问词；通过预置多层过滤器对多个初始实体类型信息进行筛选，输出多个目标实体类型信息；根据多个目标实体类型信息和输入子图疑问词，生成辅助知识，并采用预置信息融合模块根据辅助知识和输入子图，输出多个完备表示；将多个完备表示输入至预置解码器，生成目标问句。

本发明授权一种基于多源知识融合的问句生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多源知识融合的问句生成方法，其特征在于，包括： 获取输入子图和开放源数据集； 采用预置大型预训练语言模型根据所述输入子图、所述开放源数据集和多个预置人工构建示例，生成多个初始实体类型信息和输入子图疑问词； 通过预置多层过滤器对多个所述初始实体类型信息进行筛选，输出多个目标实体类型信息； 根据多个所述目标实体类型信息和所述输入子图疑问词，生成辅助知识，并采用预置信息融合模块根据所述辅助知识和所述输入子图，输出多个完备表示； 将多个所述完备表示输入至预置解码器，生成目标问句； 多个所述初始实体类型信息包括多个第一初始实体类型信息和多个第二初始实体类型信息；所述采用预置大型预训练语言模型根据所述输入子图、所述开放源数据集和多个预置人工构建示例，生成多个初始实体类型信息和输入子图疑问词，包括： 对所述输入子图和所述开放源数据集进行实体链接，生成多个第一初始实体类型信息； 将所述输入子图和多个所述预置人工构建示例输入至所述预置大型预训练语言模型，输出多个第二初始实体类型信息和输入子图疑问词； 所述通过预置多层过滤器对多个所述初始实体类型信息进行筛选，输出多个目标实体类型信息，包括： 分别对各所述第一初始实体类型信息和各所述第二初始实体类型信息进行嵌入生成，输出各所述第一初始实体类型信息对应的第一词嵌入、各所述第二初始实体类型信息对应的第二词嵌入； 采用预置多层过滤器根据各所述第一词嵌入和各所述第二词嵌入进行多层相似度分数计算，确定各所述第一词嵌入和各所述第二词嵌入之间的多个相似度分数； 分别对各所述第一词嵌入和各所述第二词嵌入之间的多个相似度分数进行求和，输出各所述第一词嵌入和各所述第二词嵌入之间的求和相似度分数； 将各所述求和相似度分数分别与预置相似度分数阈值进行比较； 将任一大于所述预置相似度分数阈值的求和相似度分数对应的第一初始实体类型信息、第二初始实体类型信息作为目标实体类型信息。

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