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龙图腾网恭喜中船凌久高科(武汉)有限公司;中国船舶集团有限公司第七〇九研究所申请的专利一种融合实体类别特征和目标上下文的知识图谱检索方法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：CN119621988B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510170051.7，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种融合实体类别特征和目标上下文的知识图谱检索方法是由杨志祥;熊筠轲;周子涵;杨小涛;程佳斌;余将其;刘育含;汪家漩设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合实体类别特征和目标上下文的知识图谱检索方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理领域，提供一种融合实体类别特征和目标上下文的知识图谱检索方法，包括：提取已有知识库中的实体类别和每个类别对应的实体集合，将待检测文本做预处理，得到待匹配词及其上下文组成的词组；计算每一个实体类别词与待匹配词及其上下文与的相似度，选择相似度得分最高的p个实体类别词；将相似度得分最高的p个实体类别词对应的实体词以及所对应的实体特征词与上下文进行相似度计算；结合两个相似度综合计算出每个实体词对于待检测词上下文的相似度得分，得分最高的实体作为正确实体返回。本发明采用先匹配实体类别方法，先排除大部分相似度低的实体，再匹配实体，优化匹配时间，使计算更加快捷。

本发明授权一种融合实体类别特征和目标上下文的知识图谱检索方法在权利要求书中公布了：1.一种融合实体类别特征和目标上下文的知识图谱检索方法，其特征在于，包括：步骤1，提取已有知识图谱库中的实体类别和每一个实体类别对应的实体集合，其中，每一个实体类别对应的实体集合包括多个实体词，每一个实体词包括多个实体特征词；步骤2，对待检测文本进行预处理，得到待匹配词及其上下文组成的词组；步骤3，计算每一个实体类别词与所述待匹配词及其上下文的相似度，选择与所述待匹配词及其上下文的相似度最高的p个实体类别词；步骤4，获取p个实体类别词对应的实体集合，并获取p个实体集合中所有的实体词作为候选实体词，以及获取每一个候选实体词包括的实体特征词；步骤5，基于每一个候选实体词与待匹配词的上下文的相似度和每一个候选实体词的实体特征词与待匹配词的上下文的相似度，综合计算每一个候选实体词与待匹配词的上下文的相似度；步骤6，将与待匹配词的上下文的相似度最高的候选实体词作为与待匹配词匹配的实体词；所述步骤1，提取已有知识图谱库中的实体类别和每一个实体类别对应的实体集合，包括：在已有知识图谱库中实体标签集合包含h个实体类别标签：Lable＝{L1,L2,L3,…,Lh}；实体类别标签Li，1≤i≤h，对应的实体集合为： 已有知识图谱库中所有实体集合为：E＝{E1,E2,…,Ei,…,Eh}实体e′rl包含的q个实体特征词为：Ferl′＝{frl1,frl2,…,frlq},1≤r≤h,1≤l≤nr其中，h表示实体集合的数量，ni表示实体类别标签Li的实体集合中的实体数量，表示实体类别标签为Li的第ni个实体，frlq表'示第r个实体集合中第l个实体所包含的第q个实体特征词，Ferl表示实体e′rl包含的q个实体特征词的集合。

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船凌久高科(武汉)有限公司;中国船舶集团有限公司第七〇九研究所，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区关山街珞瑜路718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”。