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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种结构优先的知识库问答实现方法及其系统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：CN114090782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202010857287.5，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种结构优先的知识库问答实现方法及其系统是由潘笑吟;瞿裕忠设计研发完成，并于2020-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结构优先的知识库问答实现方法及其系统在说明书摘要公布了：一种结构优先的知识库问答实现方法及其系统，包括问句结构分析和SPARQL查询结构图生成两部分，问句结构分析的技术方法对自然语言问句进行句法解析，设计并构建了实体描述图和放松查询图两种图模型；SPARQL查询结构图的生成技术从放松查询图出发，使用构建模板的方式，构建放松查询图和SPARQL查询图的查询结构映射库，然后对于待求问句，从映射库中提取模板并拼接得到待求问句对应SPARQL查询结构图的候选。本发明能生成高准确性的SPARQL查询结构图，通过使用实体链接和关系链接可以构建完整的基于知识库的问答系统。

本发明授权一种结构优先的知识库问答实现方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种结构优先的知识库问答实现方法，其特征是包括问句结构分析和SPARQL查询结构图生成两部分， 问句结构分析由自然语言问句解析得到句法树，然后构建实体描述图和放松查询图；所述实体描述图是对问句中实体和对应描述的图结构表示，通过实体+描述构成的实体块对问句进行子问题嵌套划分，表达了问句的结构层次；放松查询图是自然语言在查询上图结构的体现； SPARQL查询结构图生成包括查询结构映射库的构造和SPARQL查询结构图候选的构造，SPARQL查询结构图从放松查询结构图出发，学习问句的放松查询结构图和SPARQL查询结构图之间的映射关系，使用构建模板的方式，构建放松查询结构图和SPARQL查询结构图的查询结构映射库，然后对于待求问句，从映射库中提取可覆盖待求问句放松查询结构图的模板，通过规则拼接得到待求问句对应SPARQL查询结构图候选，基于知识图谱的实体和关系链接，对SPARQL查询结构图候选进行知识库实体和关系的填槽，得到SPARQL查询，并从知识库中查询返回答案； 其中，查询结构映射库由多问句类型的模板组成，问句类型分为：一般疑问句、询问数量的问句和询问实体本身的问句，每个模板由一个放松查询结构图、n个SPARQL查询结构图、一个放松查询结构图与n个SPARQL查询结构图的n个映射关系函数map，以及n个SPARQL查询结构图对应打分构成；映射库的构建方法为： 步骤1:对问句进行分类，分为一般疑问句、询问数量的问句和询问实体本身的问句三类； 步骤2:由问句数据集建立训练集，学习训练集中放松查询结构图和SPARQL查询结构图的映射关系； 步骤3:提取问句放松查询结构图和SPARQL查询结构图的结构信息，得到放松查询结构图Rstruct和SPARQL查询结构图Qstruct； 步骤4:从Rstruct，Qstruct，map中提取原始模板Rstruct’，Qstruct’，map’，其中Rstruct’，Qstruct’分别为Rstruct，Qstruct的子图，map’是对应的子图的关系函数，原始模板指未经过合并同构、统计归纳的模板； 步骤5:合并同问句类型的原始模板中同构的Rstruct’和Qstruct’，得到模板，构建查询结构映射库。

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