一种基于语义解析校正的大语言模型知识问答方法

本发明公开了一种基于语义解析校正的大语言模型知识问答方法，属于自然语言推理领域，该方法从自然语言问题中提取关键实体并在知识图谱中匹配目标实体，在知识图谱中挖掘多条知识路径用于模型训练；采用提示指令与知识路径对大语言模型进行监督训练，使其具备生成符合知识图谱结构的多跳推理路径能力；基于训练好的模型进行知识路径解码，将自然语言问题转化为多条候选推理路径，并转换为逻辑查询语句以在知识图谱中执行，从而完成路径的事实校验与补全；将经图谱校验的高质量路径与自然语言问题输入大语言模型得到准确且可解释的答案。该方法实现了结构化知识与语言模型的深度融合，提升了复杂问答任务中的推理能力、答案准确性及可解释性。