基于大语言模型与知识图谱协作的模糊问题解答方法和系统
申请号:CN202510852099
申请日期:2025-06-24
公开号:CN120851192A
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明属于人工智能与知识图谱应用领域,涉及一种基于大语言模型与知识图谱协作的模糊问题解答方法和系统。该方法包括:通过大语言模型对用户问题进行语义解析,初步识别问题文本中的实体和关系;在知识图谱中检索候选实体;将候选实体输入大语言模型,筛选出问题文本中的重要实体并修正表述,使其与知识图谱中的实体一致;进行关系同步识别与对齐;利用实体和关系从知识图谱中检索多跳相关实体及其关系路径;将原始用户问题与从知识图谱中检索到的实体和关系路径作为输入,交由大语言模型生成最终答案。本发明能够充分发挥大语言模型的语义理解与生成能力以及知识图谱的结构化知识优势,为复杂场景下的智能问答提供了全新的解决方案。
技术关键词
大语言模型
实体
图谱
问题解答方法
关系
文本
语义
答案
存储计算机程序
逻辑
可读存储介质
遍历算法
关键词
对齐模块
自然语言
计算机设备
识别模块
覆盖率