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申请/专利权人：中国计量大学
申请日：2024-12-20
公开（公告）日：2025-01-21
公开（公告）号：CN119336921A
专利技术分类：..语义工具的产生,例如,本体论或词典[2019.01]
专利摘要：本发明公开了基于大语言模型的工业知识图谱补全与自适应检索方法，属于计算机技术领域，将残缺知识图谱划分多个子图，通过负样本过滤、邻域信息剪枝、信息合并、问答模板映射以及构建知识图谱补全大模型并进行LoRA微调，补全知识图谱，通过自适应检索查询模块接收用户问题、任务分解、实体探索、关系探索、更新记忆子模块中的子图、推理路径和子目标状态，并评估性能输出查询结果，在反思与自我矫正中，当信息不足时，LLM会基于当前信息评估是否需要调整探索方向或修正推理路径，最终，根据检索到的信息输出满足用户需求的答案。本发明有效地结合了大语言模型的能力，通过自适应检索和反思机制，提高了知识图谱补全的效率和准确性。
专利权项：1.基于大语言模型的工业知识图谱补全与自适应检索方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：获取残缺的知识图谱；步骤2：将残缺知识图谱划分为多个子图并基于子图选出负样本集，根据负样本集大小确定最终信息集，采用问答模版映射将信息整合成问题，并输入构建的大语言模型，大语言模型的训练，通过微调，改变少量参数以适应补全任务，得到补全的知识图谱；步骤3：接收用户的查询问题，并在进行任务分解，在知识图谱中寻找推理路径来提取相关信息，通过自适应规划策略，进行实体检索和关系检索，实时更新子图、推理路径和子目标状态；步骤4：对检索到的信息进行评估，判断是否满足用户查询的需求，输出最终的查询结果。
百度查询： 中国计量大学 基于大语言模型的工业知识图谱补全与自适应检索方法
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