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龙图腾网恭喜浙江大学;华东交通大学申请的专利大模型辅助的自提升多模态工业设备知识图谱构建方法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：CN119577159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510134451.2，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权大模型辅助的自提升多模态工业设备知识图谱构建方法是由赵春晖;许哲瑞;赵健程;侯涤非设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本大模型辅助的自提升多模态工业设备知识图谱构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大模型辅助的自提升多模态工业设备知识图谱构建方法，该方法包括：收集并预处理多模态数据；基于少样本提示获取三元组形式的结构化知识数据；进而从三个评价维度，结合思维链技巧对三元组进行逐步的自我优化，确保知识表达的规范性、完整性和可靠性；采用三重阶梯的实体对齐方法，利用大模型的自提升能力，解决知识图谱中的数据冗余和歧义问题；基于知识图谱补全模板和检索增强机制，再应用大模型完成关系预测与实体补全任务，确保知识图谱的完整性和适用性。本发明无需大量人工标注的数据，通过大模型的自提升思想，多次迭代优化，提升知识图谱构建的自动化水平和知识质量，为工业设备管理、工艺优化和智能诊断提供有力支持。

本发明授权大模型辅助的自提升多模态工业设备知识图谱构建方法在权利要求书中公布了：1.一种大模型辅助的自提升多模态工业设备知识图谱构建方法，其特征在于，包括以下步骤：1收集工业设备知识图谱的多模态数据，并对其进行预处理，以获取预处理后的多模态数据；2基于少样本提示对预处理后的多模态数据进行知识抽取，以获取三元组形式的工业领域知识数据；其中，三元组形式为头实体-关系-尾实体；所述基于少样本提示对预处理后的多模态数据进行知识抽取，以获取三元组形式的工业领域知识数据，具体包括：基于预处理后的多模态数据，在对其非结构化文本进行处理时，首先从文本中选取示例文本，为其标注对应的结构化的三元组；然后在此基础上，基于少样本学习设计提示词进行文本知识抽取，并为大模型指定三元组输出格式；再将示例以及提示词合并后输入大模型中，通过为大模型提供的示例输入和对应输出引导大模型从非结构化文本中提取结构化的三元组，得到三元组形式的工业领域知识数据；3基于大模型自提升对三元组形式的工业领域知识数据的质量进行优化，具体为：从多个评价维度，结合大模型思维链的技巧通过分步优化方法逐步对三元组形式的工业领域知识数据进行规范化、完整化和准确化调整，以生成优化后的高质量三元组；4基于大模型自提升进行知识图谱实体对齐，具体为：对于优化后的高质量三元组，采用三重阶梯的实体对齐方法进行实体对齐，得到实体对齐后的三元组；5基于实体对齐后的三元组，将多模态数据格式化导入图数据库，以构建多模态工业设备知识图谱；6对于多模态工业设备知识图谱，采用检索增强生成方法基于大模型自提升进行知识图谱补全，具体为：通过设计基于知识图谱补全模版的提示词模板，以解决关系预测、头实体预测和尾实体预测三种任务；结合检索增强生成方法，动态召回上下文并将其注入提示词模板，将其输入大模型得到补全后的多模态工业设备知识图谱。

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