一种基于神经符号的复杂逻辑查询问答方法

本发明公开了一种基于神经符号的复杂逻辑查询问答方法，包括以下步骤：接收一阶逻辑查询，将查询解析为树形计算图，拆分为原子查询；对查询路径中的关系生成关系嵌入矩阵，动态调整键值向量，通过关系导向注意力机制筛选关键路径；在多跳聚合中引入门控残差连接，抑制低权重路径噪声，保留高权重路径语义信息；本发明通过动态路径优化、长尾语义增强和计算效率优化等关键技术手段，有效解决了现有技术在复杂逻辑查询任务中的核心缺陷，基于神经符号融合框架，通过关系导向注意力机制和度数感知聚合策略，动态调整路径权重和低频实体的语义表示，同时通过联合训练框架协同优化多个模块，显著提升了复杂逻辑查询的准确性和效率。