一种基于知识图谱与大语言模型的智能问答方法

本发明提供了一种基于知识图谱与大语言模型的智能问答方法，该方法包括：通过自顶向下的方式构建知识图谱概念层，并通过知识图谱概念层得到知识关系定义；基于知识关系定义抽取开放领域数据的数据特征，并根据数据特征以自底向上的方式构建知识图谱数据层；通过实体消歧和共指消解对数据特征进行知识融合，得到融合数据；构建二次意图分类模型，通过二次意图分类模型对用户问题进行意图预测，并基于知识关系定义和融合数据构成的知识图谱进行智能回复。该方法通过将知识图谱与大语言模型相结合的方式，极大地提升了问答系统的回答准确度和智能化水平。