量子知识图谱：建模上下文相关的三元组有效性

知识图谱常用于支持大语言模型推理，但传统三元组视关系为全局有效。本文提出“量子知识图谱”（QKG），将三元组有效性建模为上下文的函数。在糖尿病医疗场景中，利用患者群体特定约束标注了 68,651 条上下文敏感关系。实验表明，基于 QKG 的验证器显著提升了医疗问答的推理性能，尤其在匹配特定患者上下文时增益最大。结果证实，知识图谱的价值不仅在于存储事实，更在于表征事实在特定临床语境下的适用性。