基于知识图谱与动态剪枝优化的大语言模型数理推断方法

本发明公开了基于知识图谱与动态剪枝优化的大语言模型数理推断方法，该方法构建含多级知识点及复杂度评分的数学数据集，建立融合数学概念、定理等的结构化知识图谱；对待解题目提取知识点并扩展三元组，获取综合难度评分。评分小于或等于阈值时直接调用大语言模型推理；大于阈值则经搜索树起点建模构建初始搜索树，再通过路径扩展与剪枝、路径评分与优化，得到最优路径及答案。本发明通过知识图谱提供推理支撑，结合难度参数与动态剪枝，提升模型数学理解、演绎能力及推理稳定性与有效性。