一种基于知识图谱构建的大模型逻辑推理增强方法和系统

本发明涉及一种基于知识图谱构建的大模型逻辑推理增强方法和系统，包括：获取自然语言前提集合，将自然语言前提集合翻译为符号语言集合；获取待求解的目标查询集合，根据符号语言集合和目标查询集合构造面向推理任务的标注提示词；基于标注提示词对自然语言前提集合进行知识要素标注；其中，知识要素标注至少包括实体标注、关系标注及属性标注；根据知识要素标注结果构建类型化知识图谱，基于类型化知识图谱生成增强事实集合；将增强事实集合和符号语言集合共同输入逻辑求解器，对目标查询集合进行逻辑推理。本发明属于大语言模型技术领域，解决了现有技术中逻辑推理准确率低的问题，提升了大模型符号推理的准确率与推理结果可靠性。