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龙图腾网恭喜内蒙古大学申请的专利生物领域知识图谱构建方法及装置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：CN114897167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210522728.5，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权生物领域知识图谱构建方法及装置是由王凯宁;叶东欣;马高源;刘帅;武泳桦;杜治娟设计研发完成，并于2022-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本生物领域知识图谱构建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种生物领域知识图谱构建方法及装置，所述方法包括：使用词法分析工具对生物领域文本内容进行分词、词性标注以及实体识别获取初始实体集，通过实体集获取扩展实体库，并对扩展实体库进行命名及实体分类；根据预定规则和词典并基于深度学习的方法对扩展实体库中的分类后的实体进行实体关系分类，并通过基于PCNN的关系抽取对扩展实体库中的实体进行关系抽取获取三元组；通过基于双向监督与迭代融合的表示学习方法以及基于知识图谱的嵌入模型对所述三元组中的实体进行融合，获取生物领域知识图谱。本发明通过在生物领域文本中获取有用实体，进行实体识别、关系分类及知识融合，从而获取生物学领域知识图谱。

本发明授权生物领域知识图谱构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种生物领域知识图谱构建方法，其特征在于，包括： 使用词法分析工具对生物领域文本内容进行分词、词性标注以及实体识别获取初始实体集，通过所述初始实体集与预定的实体库进行对比获取扩展实体库，并对所述扩展实体库进行命名，对命名后的所述扩展实体库中的实体进行分类； 根据预定规则和词典并基于深度学习的方法对所述扩展实体库中的分类后的实体进行实体关系分类，并通过基于PCNN的关系抽取对所述扩展实体库中的实体进行关系抽取获取三元组； 通过基于双向监督与迭代融合的表示学习方法以及基于知识图谱的嵌入模型对所述三元组中的实体进行融合，获取生物领域知识图谱； 所述通过基于规则和词典的方法以及基于深度学习的方法对所述扩展实体库中的实体进行实体关系分类具体包括： 通过设定规定正则模板，采用LAC工具，对原始文本进行分词和词性标注，将获取的数量词及形容词作为三元组的关系，将获取的属性作为三元组的客体； 通过构造规则树，并对所述规则树通过梯度下降法进行学习，获取两个客体之间的关系； 采用BERT模型进行实体关系分类； 所述通过基于PCNN的关系抽取对所述扩展实体库中的实体进行关系抽取获取三元组具体包括: 通过采用融合句法分析的远程监督方法获取训练样本，采用PCNN的分段池化方法对基于远程监督学习的关系模型进行改进，从而获取三元组。

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