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龙图腾网恭喜中国科学院自动化研究所;腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利训练信息抽取模型和获取知识图谱的方法、装置和设备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：CN111737552B 。

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：202010500623.0，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权训练信息抽取模型和获取知识图谱的方法、装置和设备是由陈玉博;刘康;赵军;曹鹏飞;闭玮;刘晓江;郑宇飞设计研发完成，并于2020-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练信息抽取模型和获取知识图谱的方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机技术领域，提供一种训练信息抽取模型和获取知识图谱的方法、装置和设备，用以提高信息抽取模型的鲁棒性。其中方法包括：对初始的第一信息抽取模型进行训练，基于对噪音样本的预测结果对第一信息抽取模型进行更新，得到第一中间态模型；基于第一中间态模型对噪音样本的预测结果与初始的第二信息抽取模型对非噪音样本的预测结果的差异对第一信息抽取模型进行更新，得到第二中间态模型；基于第二中间态模型对非噪音样本的预测结果对第二中间态模型进行更新，得到参考模型；基于预设平滑系数对参考模型的参数进行调整，得到目标信息抽取模型。本申请基于元学习的方式对模型参数进行更新，更新后的模型更鲁棒，构建的知识图谱更准确。

本发明授权训练信息抽取模型和获取知识图谱的方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种训练信息抽取模型的方法，其特征在于，该方法包括：获取包含非噪音样本集合和噪音样本集合的训练样本集，其中所述非噪音样本集合中的每个非噪音样本为已标注非噪音标签的句子包，所述噪音样本集合中的每个噪音样本为已标注噪音标签的句子包，每个句子包中包括多条用于描述实体与实体之间关联信息的句子，所述句子为非结构化自然语言文本，所述关联信息包括实体之间的关系或实体涉及的事件；采用所述噪音样本集合对初始的第一信息抽取模型进行训练，并在训练过程中基于所述第一信息抽取模型对所述噪音样本的预测结果与所述噪音样本对应的噪音标签之间的差异，对所述第一信息抽取模型进行更新，得到第一中间态模型；基于所述第一中间态模型对所述噪音样本的预测结果，与初始的第二信息抽取模型对所述非噪音样本的预测结果之间的差异，对所述第一信息抽取模型进行更新，得到第二中间态模型，其中所述第一信息抽取模型和所述第二信息抽取模型的参数相同，所述第二信息抽取模型用于指导所述第一信息抽取模型进行训练；基于所述第二中间态模型对所述非噪音样本的预测结果与所述非噪音样本对应的非噪音标签之间的差异，对所述第二中间态模型进行更新，得到已训练的参考模型；基于预设平滑系数对所述已训练的参考模型的参数进行调整，得到用于获得实体关联信息的目标信息抽取模型，其中所述实体关联信息用于构建知识图谱。

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科学院自动化研究所;腾讯科技(深圳)有限公司，其通讯地址为：100190 北京市海淀区中关村东路95#中国科学院自动化研究所；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”。