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摘要：本发明公开了一种基于领域知识图谱的检索增强生成方法，属于知识图谱和自然语言处理技术领域，包括主题实体识别与关系路径预测阶段、检索与剪枝阶段、答案推理阶段。本发明首先通过微调得到PLMA用于同时提取主题实体和预测回答问题所需的关系路径；然后检索主题实体相关的子图，并根据生成的关系路径和问题与三元组的语义相似性对子图进行剪枝；最后微调得到PLMB来完成从“问题+上下文知识”到答案的映射；进而可以在低资源环境下完成对复杂领域问题的准确推理。
主权项：1.一种基于领域知识图谱的检索增强生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：在主题实体识别与关系路径预测阶段，设计联合微调任务，通过联合微调任务识别问题中的主题实体并预测关系路径，对PLM进行微调得到PLMA；S2：在检索与剪枝阶段，提取与主题实体相关的n跳子图，然后根据预测的关系路径和三元组与问题之间的相似性进行剪枝；通过将问题和剪枝后的子图作为上下文提示，将答案作为目标，对PLM进行相应的微调得到PLMB；S3：在答案推理阶段，通过向微调后的PLMB提供问题和相应的三元组作为提示，准确地推理出答案。
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百度查询： 科大国创云网科技有限公司 一种基于领域知识图谱的检索增强生成方法
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