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龙图腾网获悉上海社会科学院;中央财经大学申请的专利基于逻辑图谱增强的非结构化长文本问答方法和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：CN121350202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511474004.8，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于逻辑图谱增强的非结构化长文本问答方法和系统是由顾洁;游尹哲郡;刘倩设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于逻辑图谱增强的非结构化长文本问答方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于逻辑图谱增强的非结构化长文本问答方法和系统，结合语义块聚类、逻辑关系建模、形成语义图谱增强的问答机制。该系统通过Sentence‑BERT对段落编码，基于Louvain算法识别多层次语义块，再通过经过训练的逻辑关系分类器例如基于RoBERTa‑large等模型微调对成对语义块进行多类型逻辑关系识别，构建包含因果、支撑、对比等关系的结构化逻辑图谱，最终联合图谱表示与上下文输入大语言模型生成结构化、解释性强的回答，显著提升了长文本中远距依赖理解与因果链生成能力，适用于年报分析、政策解读、科研文献等复杂场景。

本发明授权基于逻辑图谱增强的非结构化长文本问答方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于逻辑图谱增强的非结构化长文本问答方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取原始文档，基于换行符和语义标点拆分为段落语义向量序列； 基于段落语义向量序列，计算每两个段落间的相似度，基于动态阈值对相似度进行筛选，构建跨段落的语义关联图； 基于所述语义关联图，通过图社区检测聚类得到多层次语义块； 获取用户查询并进行向量化处理，得到查询向量，计算所述查询向量与各个语义块中心向量的相似度，筛选高相关度的初始语义块集合，将相似度最高的语义块所属层次作为目标层次； 基于所述目标层次，从初始语义块集合出发，通过寻找候选-关系识别-条件扩展的迭代过程，得到语义块间的逻辑关系以及扩展语义块集合； 遍历扩展语义块集合，以语义块的文本内容作为节点，以高置信度的逻辑关系作为边，构建逻辑图谱； 以所述查询向量以及所述逻辑图谱作为大语言模型的输入，得到对于用户查询的回答， 基于所述目标层次，从初始语义块集合出发，通过寻找候选-关系识别-条件扩展的迭代过程，得到语义块间的逻辑关系以及扩展语义块集合的过程包括如下步骤： 初始化集合，待探索队列，其中为初始语义块集合，基于当前的待探索队列和集合进行寻找候选-关系识别-条件扩展的迭代，直至队列为空，此时的集合为扩展语义块集合， 其中，所述寻找候选-关系识别-条件扩展的迭代中，对于队列中的每个语义块，执行如下步骤： 寻找候选：从多层次语义块的目标层次中，选择与直接有边相连的相邻语义块加入候选语义块； 关系识别：对于每个，若语义块与语义块的关系未知，将其文本对输入经过训练的逻辑关系分类器，输出关系类别以及置信度； 条件扩展：响应于识别出满足且的有效逻辑关系，并且尚未在中则将加入集合，其中为阈值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海社会科学院;中央财经大学，其通讯地址为：200020 上海市黄浦区淮海中路622弄7号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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