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龍圖騰網(wǎng)獲悉安徽中科國金智能科技有限公司申請的專利一種基于大語言模型的知識圖譜數(shù)據(jù)智能檢索方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120067302B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510529568.0，技術(shù)領域涉及：G06F16/334；該發(fā)明授權(quán)一種基于大語言模型的知識圖譜數(shù)據(jù)智能檢索方法及系統(tǒng)是由孫浪;李劍英;于超;徐小號;吳章洋設計研發(fā)完成，并于2025-04-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于大語言模型的知識圖譜數(shù)據(jù)智能檢索方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領域，具體涉及一種基于大語言模型的知識圖譜數(shù)據(jù)智能檢索方法及系統(tǒng)。通過對輿情評論的情感得分進行建模，捕捉偏態(tài)、厚尾、多峰特性，將評論數(shù)據(jù)分為積極和消極兩個類別并量化兩種情緒分布，事件沖突因子不僅反映輿情中正負情緒的對立程度，還為外部動態(tài)環(huán)境信息的融合提供定量依據(jù)；通過將事件沖突因子與事件語義離散度、傳播結(jié)構(gòu)變化率、語境切換頻率共同結(jié)合到動態(tài)環(huán)境因子中，再將其轉(zhuǎn)化為與實體嵌入同維度的調(diào)整向量，使得最終的查詢與實體匹配能夠動態(tài)響應外部輿情變化，緩解傳統(tǒng)方法由于無法正確捕捉情緒極化及異常情緒而導致的檢索和問答偏差，提升智能檢索方法在處理實時輿情信息時的準確性、魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于大語言模型的知識圖譜數(shù)據(jù)智能檢索方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大語言模型的知識圖譜數(shù)據(jù)智能檢索方法，其特征在于，包括如下步驟： 從預處理后的輿情數(shù)據(jù)中利用LLM和NLP方法抽取出事件相關的實體及它們之間的語義關系，實體包括事件、人物、地點、時間，構(gòu)建知識圖譜，對輸入的查詢和知識圖譜中的實體節(jié)點生成語義嵌入向量，將時間依賴的環(huán)境特征融入實體表示，使查詢與實體節(jié)點之間的匹配動態(tài)反映外部環(huán)境和事件變化，包括： 融合函數(shù)依據(jù)事件語義離散度變化率、事件傳播結(jié)構(gòu)變化率、語境切換頻率及事件沖突因子構(gòu)建時間依賴的環(huán)境因子，構(gòu)建事件沖突因子包括： 引入混合分布模型捕捉輿情評論中情緒的積極情緒分布和消極情緒分布，則有： 建立情感得分集合，基于情感得分中的偏態(tài)、厚尾及多峰特征，設情感得分由多個混合分布模型混合：表示情感得分變量的總體概率密度函數(shù)，表示第個分量的混合權(quán)重，表示分布概率密度函數(shù)，依據(jù)分量的自由度、尺度參數(shù)及均值得到； 基于分布概率密度函數(shù)計算分量的后驗概率，通過后驗概率判斷輿情評論為積極情緒分布或消極情緒分布； 定義映射函數(shù)，將環(huán)境因子映射為環(huán)境嵌入向量，并結(jié)合語義嵌入向量構(gòu)建動態(tài)相似度，響應外部環(huán)境和事件變化； 基于動態(tài)相似度與多跳推理計算多跳推理得分，結(jié)合大語言模型輸出檢索答案； 事件語義離散度變化率根據(jù)如下關系式進行計算： 表示時間窗口長度，表示在時刻的語義嵌入向量，表示在時刻的語義嵌入向量； 語境切換頻率： 表示在時刻下的所有輿情數(shù)據(jù)集合，和分別表示和時刻下輿情數(shù)據(jù)集合中每個輿情數(shù)據(jù)與話題的概率分布，表示KL散度； 事件傳播結(jié)構(gòu)變化率表示傳播圖中提取結(jié)構(gòu)特征的函數(shù)。

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