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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于代码语言模型的生成式知识图谱构建方法和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：CN117033653B 。

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：202310922506.7，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于代码语言模型的生成式知识图谱构建方法和装置是由张宁豫;陈静;毕祯;陈华钧设计研发完成，并于2023-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于代码语言模型的生成式知识图谱构建方法和装置在说明书摘要公布了：本发明的目的是提供一种基于代码语言模型的生成式知识图谱构建方法和装置，包括以下步骤：设计结构感知的代码提示模板，代码提示模板包括schema提示模板和文本提示模板；给定包含输入文本和已知知识图谱的样本数据对，采用代码提示模板将样本数据对转换为代码提示，同时将仅包含测试文本的测试数据转换为代码提示；将代码提示的样本数据对和测试数据输入至大型代码语言模型，基于提示学习的方式生成编码三元组的代码，并将代码转换成结构三元组，基于结构三元组构建知识图谱。该方法和装置以代码生成的方式进行关系三元组抽取任务，通过显式地建模结构信息来增强预训练模型，提升模型的结构理解能力，进而提升关系三元组抽取的性能。

本发明授权基于代码语言模型的生成式知识图谱构建方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于代码语言模型的生成式知识图谱构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 设计结构感知的代码提示模板，代码提示模板包括schema提示模板和文本提示模板，其中，schema提示模板用于将知识图谱转化为代码形式，包括基类Entity、基类Relation、继承基类Entity、基类Relation的自定义子类、Triple类和Extract类，文本提示模板用于将文本转换为代码形式，具体采用特殊标志位来标记文本信息； 给定包含输入文本和已知知识图谱的样本数据对，采用代码提示模板将样本数据对转换为代码提示，同时将仅包含测试文本的测试数据转换为代码提示； 将代码提示的样本数据对和测试数据输入至大型代码语言模型，基于提示学习的方式生成编码三元组的代码，并将代码转换成结构三元组，基于结构三元组构建知识图谱； 训练小型代码语言模型并应用其构建知识图谱与大型代码语言模型做对比，具体从关系抽取语料库中获得样本数据对或从下游获取实际抽取任务的样本数据，并采用代码提示模板将样本数据对转换为代码提示，将代码提示形式的样本数据对输入至小型代码语言模型中进行重构代码预训练和基于真实标签的监督训练，以优化小型代码语言模型参数，利用参数优化的小型代码语言模型基于代码提示的测试数据生成编码三元组的代码，并将代码转换成结构三元组，基于结构三元组构建知识图谱；其中，抽取任务为金融领域、风控领域以及社交领域的三元组抽取任务； 计算模型的性能指标，基于性能指标评估大型代码语言模型或小型代码语言模型的抽取性能，其中性能指标为模型抽取的预测三元组与真实三元组之间的差距； 其中知识图谱为金融领域知识图谱、社交领域知识图谱以及风控领域知识图谱，即实现对融领域知识图谱、社交领域知识图谱以及风控领域知识图谱的构建。

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