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龙图腾网获悉国网绿色能源有限公司;国网天津市电力公司申请的专利一种基于中间推理注意力的多跳知识库问答IR-MT模型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：CN116166779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202211657963.X，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于中间推理注意力的多跳知识库问答IR-MT模型是由张文斌;张涵;佘家驹;王毅;刘超;王迎秋;李野;赵猛;田润泽;王凯设计研发完成，并于2022-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于中间推理注意力的多跳知识库问答IR-MT模型在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于中间推理注意力的多跳知识库问答IR‑MT模型，涉及知识库问答技术领域，包括检索源构建模块、问题表示模块、IR‑MH模型推理模块以及答案生成模块；首先根据问题从知识图谱中获取特定问题的子图，然后执行排序算法从主题实体开始逐步获取答案；本发明在基于检索多跳知识库问答框架的基础上，通过引入中间推理注意力机制，在生成每一跳推理指令的过程中更加关注原始问题中先前跳数仍未解答的部分，关注的权重大小与上一跳推理状态相关；能够充分利用中间步的推理状态，动态更新每一步的推理指令，促使中间步的推理状态与推理指令之间形成紧密交互，并为中间步推理指令的优化提供一种有效的注意力反馈。

本发明授权一种基于中间推理注意力的多跳知识库问答IR-MT模型在权利要求书中公布了：1.一种基于中间推理注意力的多跳知识库问答IR-MT模型，其特征在于，包括检索源构建模块、问题表示模块、IR-MH模型推理模块以及答案生成模块； 所述问题表示模块用于接收用户输入的初始问题Q={w1,w2,…,wn}； 所述检索源构建模块用于针对初始问题Q={w1,w2,…,wn}，通过理解该初始问题Q所属领域的知识库K={es,r,e0}，构建得到子图，其中，所述子图包括多个候选实体； 所述IR-MH模型推理模块用于通过IR-MH模型从子图中所有的候选实体中提取答案实体，并将提取的答案实体传输至答案生成模块；所述IR-MT模型推理模块包括指令组件和推理组件；指令组件用于将初始问题Q转化为指令向量，并向推理组件发送指令向量； 推理组件中部署有IR-MH模型，用于根据指令向量，利用IR-MH模型推断实体分布并学习实体表示，从子图中所有的候选实体中提取答案实体并将答案实体传输至答案生成模块； 每个推理步骤的关系r抽取结果计算如下： 3 其中，R为当前推理步骤的候选关系集，为问题向量与上一阶段的推理指令向量拼接，F为分类模型； 在被给与知识库中的事实三元组，其与当前推理步骤的指令向量ik所匹配的向量表示计算为： 4 其中WR为一个训练的参数；然后，将当前推理步骤的关系r的概率作为注意力权重，获得从上一步骤传递的关系聚合分： 5 其中，Ne为知识库中可能的事实三元组集合，pr为候选关系集中每个关系的概率；然后将与先前推理状态所输出的实体分布ek-1相结合，获取当前推理状态的实体分布： 6 其中FFN为前向传播网络；获得最终的答案实体概率计算如下： 7 其中w为一个训练的参数； 所述答案生成模块用于对答案实体进行显示。

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