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龙图腾网恭喜中国人民解放军网络空间部队信息工程大学申请的专利基于文本图增强的知识图谱表示学习方法及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：CN114580638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202210133500.7，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权基于文本图增强的知识图谱表示学习方法及系统是由卢记仓;王凌;周刚;兰明敬;李珠峰;祝涛杰;吴建萍;陈静设计研发完成，并于2022-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于文本图增强的知识图谱表示学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于知识图谱技术领域，特别涉及一种基于文本图增强的知识图谱表示学习方法及系统，通过对知识图谱实体文本描述进行分析处理，抽取出命名实体，并构建由句子层节点、文本实体层节点形成的两层异构文本图；建立文本图实体与知识图谱实体之间的连接并获取增强知识图谱，进而处理得到节点初始化表示；采用图卷积神经网络在实体之间进行语义传播，获得融合文本内容语义和三元组结构语义的实体文本表示；将实体文本表示与仅考虑三元组的实体结构表示进行联合，通过负样本、损失函数来更新优化。本发明能够更好地将实体文本内容语义融合到知识图谱中，有效缓解知识图谱稀疏性问题，提升知识图谱表示学习的表达能力，在少样本或零样本情况下也具有较好适用性。

本发明授权基于文本图增强的知识图谱表示学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于文本图增强的知识图谱表示学习方法，其特征在于，包含如下内容：针对包含实体文本描述信息的原始知识图谱，识别并提取原始知识图谱文本描述信息中的命名实体，并基于实体层和句子层构建实体描述的文本图；通过建立文本图中实体节点与原始知识图谱中实体节点之间的连接来扩展原始知识图谱，将扩展后的原始知识图谱作为增强知识图谱，并对该增强知识图谱中各节点进行初始化向量表示；其中，对增强知识图谱中各节点进行初始化表示中，首先，将文本图中的文本实体节点和其来源原始知识图谱中对应实体两者之间建立连接，若文本实体在原始知识图谱中多个不同实体的文本描述中出现，则将该文本实体与原始知识图谱中对应每个实体均建立连接，连接类型根据文本实体类别来区分，得到增强知识图谱；然后，设置用于生成文本向量的预训练模型和向量表示维度参数，将文本图中的文本实体节点、句子节点及原始知识图谱中实体节点分别作为预训练模型输入，利用该预训练模型来获取与输入对应的初始化向量表示；针对初始化表示的增强知识图谱，根据节点之间的邻接关系类型，通过图卷积网络中语义传播及聚合将不同类型邻接关系的节点聚合到实体中，获取融合结构和内容语义的实体文本表示；通过联合实体文本表示和原始知识图谱三元组关系中的实体结构表示来获取实体联合表示；基于自我对抗的负采样测策来构建负样本，设定损失函数并利用负样本对实体联合表示中存在关系的各个实体进行训练优化来得到知识图谱表示学习模型，利用该知识图谱表示学习模型来对目标输入中实体和关系进行向量表示。

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中国人民解放军网络空间部队信息工程大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新区科学大道62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”。