一种基于主题知识图谱检索增强的知识问答方法及系统

本发明公开了一种基于主题知识图谱检索增强的知识问答方法及系统，该方法首先基于原始文档利用大语言模型提取三元组形式表示的局部主题，并进行聚类，生成代表整篇文档全局视角的全局主题三元组集合。其次基于全局主题三元组集合，采用主题引导的实体与关系抽取，构建混合知识图谱。然后提出语义感知的个性化PageRank算法，将查询语义与混合知识图谱中边的语义进行匹配，动态调整节点间分数传播的权重；最后设计三级递进检索机制，从混合知识图谱中检索与用户查询相关的多层次信息，输入至大语言模型，生成最终答案。本发明显著提升了知识图谱的语义完整性和检索精度，确保了生成答案的准确性、全面性和赋能性。