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龙图腾网获悉神思电子技术股份有限公司;山东省审计厅申请的专利一种基于知识图谱约束的智能审计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：CN121437188B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511983123.6，技术领域涉及：G06Q40/12；该发明授权一种基于知识图谱约束的智能审计方法是由薛立谦;臧雪丽;高勇;程垚;吴敬超;张红辉;陈春漪;朱锦雷设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱约束的智能审计方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于知识图谱约束的智能审计方法，涉及自然语言处理技术领域，方法包括：构建审计规则知识图谱，对初始大语言模型进行约束训练，得到审计事实生成模型，接收待审计工作文档，输入至预训练的审计事实生成模型，生成候选事实三元组路径；调用预构建的审计钩子知识图谱，计算钩子匹配度；确定目标审计事件和目标审计钩子；基于所关联的目标质疑关键词，通过审计事实生成模型，执行深度信息验证，生成验证性事实三元组；通过审计规则知识图谱，确定风险类型和风险等级，以生成审计结论报告。通过审计规则知识图谱对大语言模型进行专门训练，使模型在生成审计事实时，其内部逻辑与输出结果受到领域规则的结构化引导。

本发明授权一种基于知识图谱约束的智能审计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱约束的智能审计方法，其特征在于，包括： 构建审计规则知识图谱，基于所述审计规则知识图谱对初始大语言模型进行约束训练，得到审计事实生成模型； 所述约束训练通过最小化融合损失函数实现，所述融合损失函数定义为：，其中，为所述初始大语言模型，为所述初始大语言模型的所有可训练模型参数，为预构建的训练样本，为从中提取的事实三元组集合，为在所述审计规则知识图谱上映射得到的规则三元组集合，为与之间的散度值，为预先标注的标准规则三元组集合，为基于最大共轭串匹配算法计算的与的匹配度奖励值，为超参数； 接收待审计工作文档，输入至所述审计事实生成模型，生成所述待审计工作文档中各审计事件对应的候选事实三元组路径，得到候选事实三元组集合； 调用预构建的审计钩子知识图谱，将所述候选事实三元组路径与所述审计钩子知识图谱中各审计钩子进行匹配，计算所述各审计事件对应的钩子匹配度，根据所述钩子匹配度和对应审计钩子的触发条件，确定触发审计的目标审计事件和触发的目标审计钩子； 基于所述目标审计钩子所关联的目标质疑关键词，通过所述审计事实生成模型，在所述待审计工作文档的限定范围内，对所述目标审计事件执行深度信息验证，生成所述目标审计事件对应的验证性事实三元组； 通过所述审计规则知识图谱，基于所述验证性事实三元组，确定所述目标审计事件对应的风险类型和风险等级，以生成审计结论报告。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人神思电子技术股份有限公司;山东省审计厅，其通讯地址为：250101 山东省济南市高新区舜华西路699号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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