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龙图腾网恭喜华南理工大学申请的专利一种基于实体合并的知识图谱融合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：CN115438188B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210964519.6，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于实体合并的知识图谱融合方法是由黄翰;朱浩锋;曾庆醒;郝志峰设计研发完成，并于2022-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于实体合并的知识图谱融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于实体合并的知识图谱融合方法，包括以下步骤：首先获取要进行融合的两个或多个知识图谱的数据，然后提取实体的所有属性，计算属性的词嵌入向量并将其输入到循环神经网络中，获取其最后的隐藏层输出，从而得到统一编码的实体属性嵌入向量，最后使用余弦相似度计算两个图谱中实体属性嵌入向量的相似性，获取超过设定阈值且相似度最高的两个不同图谱的实体进行融合，得到融合后的知识图谱。本发明基于循环神经网络，将实体的属性视作上下文，将两个图谱中的实体嵌入向量映射到同一个特征空间，且嵌入向量可以包含实体的所有属性信息和相同的维度，解决细分领域知识图谱融合问题，速度快且准确率高。

本发明授权一种基于实体合并的知识图谱融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于实体合并的知识图谱融合方法，其特征在于，包括以下步骤：a对于若干个需要合并的知识图谱，获取其结构化的实体和属性，计算每个属性的词嵌入向量；b将单个实体生成的所有属性词嵌入向量拼接成一个句子嵌入向量输入到循环神经网络中，使用循环神经网络最后一层隐藏层的输出作为该实体的属性嵌入向量，从而将两个图谱中的属性嵌入向量映射到同一个特征空间，所述属性嵌入向量包括实体的所有属性信息和相同的维度；步骤b中对于实体et的第m个属性am,t，通过步骤a生成属性的若干个词嵌入向量其中为第m个属性的第Nm个词生成的词嵌入向量；Nm为第m个属性的词语数量；M为属性数量，拼接成句子嵌入向量： 其中，属性间加入一个相同维度的零向量v0将不同属性的若干个词嵌入向量分割开，通过将句子嵌入向量输入到循环神经网络中，获取其最后一层隐藏层的输出作为该实体嵌入向量evt；对于实体的数值型属性，通过正则表达式获取其数值大小和单位，然后对于数值，将其与零向量相加作为词嵌入向量；对于单位，使用通用词嵌入生成算法生成词嵌入向量；对于实体的文本型属性，使用通用词嵌入生成算法生成词嵌入向量；c对图谱间的实体，使用余弦相似度算法计算属性嵌入向量的相似度，将超过设定阈值且相似度最高的两个实体进行合并，得到融合的知识图谱。

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