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龙图腾网恭喜山东浪潮创新创业科技有限公司申请的专利一种知识图谱生成方法、系统及终端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：CN119940513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510436265.4，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种知识图谱生成方法、系统及终端设备是由董晨晨;周海鹏;王志玉;祝发;田家辉设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种知识图谱生成方法、系统及终端设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种知识图谱生成方法、系统及终端设备，属于知识图谱生成技术领域，方法包括：上传目标文本数据，所述目标文本数据包括多个文本；该目标文本数据为预先收集的用于生成知识图谱的数据；对目标文本数据进行聚类，得到若干个类簇；从所得到的每一个类簇中分别抽取一个文本，得到一组目标文本；利用每一个目标文本构建GraphRAG提示词的任务样例，得到一组目标任务样例；将所得到的各目标任务样例提交给GraphRAG大语言模型；利用所述GraphRAG大语言模型，依据所述目标任务样例，提取所述目标文本数据中的实体与关系，生成知识图谱。本发明用于解决标注数据集少、数据质量参差不齐导致的知识图谱生成困难问题。

本发明授权一种知识图谱生成方法、系统及终端设备在权利要求书中公布了：1.一种知识图谱生成方法，其特征在于，方法包括： 上传目标文本数据，所述目标文本数据包括多个文本；该目标文本数据为预先收集的用于生成知识图谱的数据； 对目标文本数据进行聚类，得到若干个类簇； 从所得到的每一个类簇中分别抽取一个文本，得到一组目标文本； 利用每一个目标文本构建GraphRAG提示词的任务样例，得到一组目标任务样例； 将所得到的各目标任务样例提交给GraphRAG大语言模型； 利用所述GraphRAG大语言模型，依据所述目标任务样例，提取所述目标文本数据中的实体与关系，生成知识图谱； 方法还包括： 上传外知识库；所述外知识库为收集的对应领域的知识图谱； 提取所述外知识库的三元组数据； 将所提取的外知识库的每一个三元组数据输入预先训练好的LDA主题模型进行运算，对应输出外知识库的每一个三元组数据在强相关主题以及各弱相关主题下的概率；其中，强相关主题和各弱相关主题，为基于LDA主题模型训练完成时所生成的主题-词汇分布矩阵确定的输出主题中的最相关主题和其他主题； 对外知识库的每一个三元组数据，分别判断其在所述强相关主题下的概率是否大于其在各所述弱相关主题下的概率： 若是，则将该三元组数据增加到所述GraphRAG大语言模型的parquet文件中；若否，则舍弃该三元组数据。

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