一种基于知识图谱融合的大模型可解释性问答方法及系统

本发明提供了一种基于知识图谱融合的大模型可解释性问答方法及系统，包括：获取问题文本在知识图谱中的相关知识，将相关知识的嵌入作为静态嵌入；利用初始大模型基于问题文本和静态嵌入，在知识图谱中进行动态交互探索得到知识子图，将知识子图融入初始大模型得到引入外部知识的大模型；将问题文本输入大模型进行问答决策输出问答结果；基于大模型问答决策过程中的注意力分布和中间隐藏状态确定推理过程；本发明利用静态嵌入和动态交互检索获取知识图谱中的相关知识，提高了大模型的决策效率和准确性；通过注意力机制进行推理，可以将关注度高的输入数据与知识子图中的实体和关系对照，提高了问答系统可解释性以及对大模型的信任度。