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龙图腾网获悉彩讯科技股份有限公司申请的专利一种基于语义图的多源知识冲突检测与修复方法及系统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：CN121118873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511677508.X，技术领域涉及：G06F40/186；该发明授权一种基于语义图的多源知识冲突检测与修复方法及系统是由杨良志;白琳;杨安培;卢业波;邹盼湘;朱洪银设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义图的多源知识冲突检测与修复方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义图的多源知识冲突检测与修复方法及系统，包括：将接收的用户查询、多源上下文资料与预定义的提示词模板组合，输入至冲突检测模型生成结构化的冲突报告；解析冲突报告，根据冲突类型从预定义的修复算子集合中匹配对应的修复算子，并执行匹配的修复算子对多源上下文资料进行动态修复，得到修复后的上下文资料并生成决策日志；基于修复后的上下文资料生成针对用户查询的最终应答。本发明采用基于知识蒸馏的轻量级检测模型，满足在线服务的实时性要求以及检测精度要求；通过动态算子组合框架，针对不同类型的冲突自动选择修复策略，提高处理效率；结构化冲突报告和详细决策日志，提供透明可追溯的决策过程。

本发明授权一种基于语义图的多源知识冲突检测与修复方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语义图的多源知识冲突检测与修复方法，其特征在于，所述方法包括： 将接收的用户查询、多源上下文资料与预定义的提示词模板组合，输入至冲突检测模型生成结构化的冲突报告，所述冲突报告为机器可读的数据格式且至少包括冲突类型及冲突所涉文档； 基于所述结构化的冲突报告，解析得到冲突类型，根据所述冲突类型查询预定义的冲突类型与修复算子的映射关系，从修复算子集合中匹配对应的修复算子，并执行匹配的所述修复算子对所述多源上下文资料进行动态修复，得到修复后的上下文资料并生成决策日志； 基于所述修复后的上下文资料生成针对所述用户查询的最终应答； 所述方法还包括离线知识库优化步骤： 周期性地对知识库全部文档进行句子级分析，使用自然语言推理模型检测文档内句子冲突以及跨文档句子冲突；基于检测到的冲突关系构建离线冲突图谱，所述离线冲突图谱中节点代表冲突句子，边代表冲突关系；根据所述离线冲突图谱中边的权重确定修复优先级，生成待修复清单； 所述边的权重通过冲突频率和置信度的非线性组合计算，计算式为：W=α×Ff+β×Cc+γ×If,c；Ff为基于冲突频率f的权重分量，Cc为基于置信度c的权重分量，If,c为频率与置信度的交互作用分量；α,β,γ为加权系数，满足α+β+γ=1；频率分量Ff=log1+f×Dt×Sf，Dt为时间衰减因子，t为距离最近一次检测到所述边所对应的冲突关系的时间间隔，Sf为频率饱和因子；其中，Dt=exp-λ*t，λ为衰减速率；Sf=1-exp-fK，K为饱和常数； 所述交互作用分量If,c=Synergyf,c×1+0.3×1-Hc；其中，Synergyf,c为协同效应因子，用于捕捉频率和置信度之间的协同作用；Hc为置信度分布的信息熵，用于衡量置信度分布的不确定性；熵值越高，表示置信度分布越分散； 所述构建离线冲突图谱，包括将进行所述文档内句子冲突的检测时被判定为冲突的句子存入冲突句子缓存池；在进行所述跨文档句子冲突的检测时，仅对所述冲突句子缓存池中的句子进行两两冲突关系计算。

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