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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于知识库推理的搜索引擎智能问答方法、系统和设备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：CN116431785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310324098.5，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于知识库推理的搜索引擎智能问答方法、系统和设备是由李东;刘浩;李东杰;李瑞淇;李凝思设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识库推理的搜索引擎智能问答方法、系统和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识库推理的搜索引擎智能问答方法、系统和设备，该方法包括下述步骤：标记搜索引擎知识库中三元组，遍历多跳路径，并设置多跳路径数目的超参数；映射搜索引擎的多跳路径到向量空间，得到嵌入向量，对多跳路径对应的嵌入向量进行线性变换得到多跳路径动作的特征向量，计算多跳路径的打分值，反向传播并优化嵌入向量，得到编码器模型；将嵌入向量整合到多跳推理的搜索引擎知识库问答模型解码器中；获取用户输入的问题，识别该问题所涉及的源实体与问答关系；将源实体和问答关系输入到搜索引擎知识库问答模型解码器推理出问题的答案。本发明能够区别有效路径和无效路径，提升多跳推理模型在搜索引擎上的问答能力。

本发明授权基于知识库推理的搜索引擎智能问答方法、系统和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于知识库推理的搜索引擎智能问答方法，其特征在于，包括下述步骤： 标记搜索引擎知识库中三元组； 基于搜索引擎知识库遍历某三元组的多跳有效路径和多跳无效路径； 设置搜索引擎多跳路径数目的超参数； 设置多跳有效路径和多跳无效路径对应的标签值，对每个多跳路径添加一个开始关系，根据每一跳设置多跳路径，将多跳路径的实体和关系分别映射到向量空间，得到嵌入向量； 对多跳路径对应的嵌入向量进行线性变换，得到搜索引擎知识库的多跳路径动作的特征向量； 根据多跳路径动作的特征向量计算搜索引擎知识库中多跳路径的打分值； 将每个多跳路径的打分值整合成打分向量，使用二进制交叉熵函数计算损失，遍历搜索引擎知识库中三元组，反向传播并优化搜索引擎知识库三元组中实体和关系的嵌入向量，得到编码器模型； 编码器模型保存关于搜索引擎知识库实体和关系的嵌入向量，并整合到多跳推理的搜索引擎知识库问答模型解码器MultiHop中； 获取用户输入的问题，通过命名识别工具和关系抽取工具获得该问题所涉及的源实体与问答关系； 将源实体和问答关系输入到搜索引擎知识库问答模型解码器MultiHop进行多跳推理，推理出问题的答案； 所述将源实体和问答关系输入到搜索引擎知识库问答模型解码器MultiHop进行多跳推理，推理出问题的答案，每一跳动作的推理过程表示为： ； 其中，表示每一跳动作空间的概率分布，表示归一化指数函数，表示每一跳对应的动作空间，表示向量积，和表示可学习的模型参数，表示非线性激活函数，表示推理路径上的当前实体对应的嵌入向量，表示长短期记忆网络，表示长短期记忆网络的隐藏状态用于记忆历史推理路径，表示每个动作的特征向量，：表示两个向量的拼接操作，表示问答关系的嵌入向量； 基于当前跳的动作空间概率分布，将最大概率值对应的动作作为推理结果，记为，和分别表示在搜索推理路径上的关系与实体； 搜索引擎基于搜索路径推理出用户输入的问题对应的答案以及推理路径。

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