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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于大语言模型和知识图谱的多模态问答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：CN119377353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411417069.4，技术领域涉及：G06F16/332；该发明授权一种基于大语言模型和知识图谱的多模态问答方法是由蔡梦菲;唐秀;李环;袁巩生;伍赛设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型和知识图谱的多模态问答方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型和知识图谱的多模态问答方法，属于人工智能及知识图谱技术领域。针对现有问答系统中多模态信息处理不充分、语义理解深度不足及跨模态推理能力有限等问题，本发明提出了一种多模态问答引擎，通过为多模态数据构建多模态知识图谱，建立模态内部以及模态之间的语义关联网络，并为知识图谱的实体、关系等元素生成索引，以支持后续的高效检索。通过对知识图谱进行结构化信息检索，结合大型语言模型强大的自然语言理解能力和特定模态问答模型的能力，提高了信息检索的效率与准确性，增强了跨模态推理能力，从而实现在复杂多模态环境下的高效精准问答。

本发明授权一种基于大语言模型和知识图谱的多模态问答方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型和知识图谱的多模态问答方法，其特征在于，包括： 获取多模态数据以构建多模态知识图谱； 将自然语言查询分解成若干个子任务，确定子任务之间的依赖关系，生成任务依赖图；所述任务依赖图用于确定子任务的执行顺序； 对多模态知识图谱进行检索，得到与子任务相关的实体和关系；所述实体包括模态类型、实体名、实体描述和该实体对应的数据源id； 大语言模型根据检索到的实体和关系，生成第一答案； 根据检索到的实体中的模态类型调用对应的模态问答模型，所述模态问答模型对该实体对应的源数据进行分析，生成第二答案； 基于第一答案和第二答案生成最终答案； 所述获取多模态数据以构建多模态知识图谱，包括： 对不同模态的数据进行实体识别并生成对应的实体描述； 提取实体之间的关系并生成关系描述；所述关系包括头实体、头实体描述、关系、关系描述、尾实体和尾实体描述； 索引构建：为实体和关系生成嵌入向量，并对其建立索引，索引用于记录实体与其向量、实体描述与其向量、关系与其向量、关系描述与其向量的之间的对应关系。

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