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龙图腾网获悉天大智图(天津)科技有限公司;桂林电子科技大学申请的专利一种基于增强大模型的心理医疗图谱检索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：CN120611069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511113073.6，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权一种基于增强大模型的心理医疗图谱检索方法是由杨巨成;赵胜;贾勇哲;徐大为;刘建征;许明乐;王嫄设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增强大模型的心理医疗图谱检索方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理技术领域，提出了一种基于增强大模型的心理医疗图谱检索方法，包括：针对用户输入问题，采用大语言模型抽取主题实体；采用轻量大模型获取用户意图标签；基于用户意图标签控制知识图谱的关系筛选与路径扩展过程，构建语义路径集合；判断语义路径集合是否具有足够语义支持以回答用户问题，当判断为“是”时，根据用户输入问题与语义路径集合输出答案。本发明在现有推理框架基础上，引入微调的轻量级大语言模型对用户问题进行多层级语义意图识别，并据此控制知识图谱中的关系路径选择过程，从而替代原框架中依赖大语言模型逐跳对路径打分排序的机制，确保用户能够获取科学完整的心理健康知识，提高心理健康服务的可靠性。

本发明授权一种基于增强大模型的心理医疗图谱检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于增强大模型的心理医疗图谱检索方法，其特征在于，包括： 针对用户输入问题，采用大语言模型抽取主题实体； 根据所述主题实体，采用轻量大模型获取用户意图标签； 基于所述用户意图标签控制知识图谱的关系筛选与路径扩展过程，构建语义路径集合； 判断所述语义路径集合是否包含足以支持回答问题的语义信息，当判断结果为“是”时，基于答案生成函数，根据用户输入问题与所述语义路径集合输出答案； 采用轻量大模型获取用户意图标签的过程如下所示： ， 其中，为主意图标签，为一级意图分类器的权重矩阵，为Transformer编码器中位置的输出向量，表示整个句子的语义表示，为一级意图分类器的偏置项，表示为取最大概率对应的类别作为预测标签； 接着在一级意图的基础上，进一步进行细粒度的多标签识别，获得更具体的意图子标签，表示为： ， 其中，为所有二级意图标签的预测概率，为多标签，为Sigmoid激活函数，用于多标签分类，每个标签独立判断是否激活，为二级意图分类器的权重矩阵，可输出多个标签，为Transformer编码器中[CLS]位置的输出向量，表示整个句子的语义表示，为二级意图分类器的偏置项； ， 其中，为细化意图标签集合，为标签索引，为第个二级标签的预测概率，为设定的标签激活阈值； 基于所述用户意图标签控制知识图谱的关系筛选与路径扩展过程包括： 根据所述用户意图标签检索对应的图谱关系标签集合； 在初始化子图中，以当前实体为起点，遍历所有邻接关系，仅保留关系类型属于所述图谱关系标签集合的候选路径，过程表示为： ， 其中为意图驱动下生成的第一轮路径集合，为知识图谱中的一个三元组路径，由起始实体、关系和目标实体组成，为知识图谱，包含所有已知的结构化三元组； 基于所述候选路径构建所述语义路径集合； 基于所述用户意图标签控制知识图谱的关系筛选与路径扩展过程还包括，在每一跳中遍历邻接关系，并将当前跳中的新实体作为下一跳的扩展起点进行循环关系筛选以及路径扩展，基于循环结果构建所述语义路径集合，所述候选路径的筛选方法如下所示： ， 其中，表示在第轮中，融合新扩展路径后的图结构，表示第轮推理时的图结构，即当前已探索的三元组集合； 判断所述语义路径集合是否包含足以支持回答问题的语义信息的方法如下所示： ， 其中，表示输入对，其中为用户原始问题，为路径集合，为路径充分性判断函数，当输出为1，表示路径信息足以支持问题回答；当输出为0，表示路径信息尚不完整。

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