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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种开放世界知识图谱补全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：CN114444694B 。

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：202210070660.1，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种开放世界知识图谱补全方法及装置是由张璞;陈小阳;张雄设计研发完成，并于2022-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种开放世界知识图谱补全方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于开放世界的知识图谱补全领域，具体涉及一种开放世界知识图谱补全方法及装置，包括获取三元组数据并进行词嵌入，由注意力模块得到关系感知表示并与头实体向量连接，通过Transformer获取连接结果的向量表示；将编码问题向量与连接结果的向量表示的融合结果与Transformer获取的候选向量表示分别输入CNN网络；对CNN网络的输出打分，将得分最高的候选尾实体作为尾部实体；采用交叉熵损失函数训练模型；获取待补全知识图谱并输入训练好的模型进行补全，本发明使用注意力机制与Transformer网络框架，充分利用实体的文本描述中的特征信息，降低模型训练的成本，缩短了模型训练的时间。

本发明授权一种开放世界知识图谱补全方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种开放世界知识图谱补全方法，其特征在于，构建知识图谱补全模型，该模型包括Word2Vec模块、注意力模块、打分模块，开放世界知识图谱补全方法包括以下步骤： S1.获取三元组数据，三元组数据中每个三元组包括头部实体描述，头部实体名称，关系名称，候选尾部实体描述，候选尾实体； S2.使用Word2Vec模块对头部实体描述和候选尾部实体描述进行词嵌入，得到头实体向量和候选尾实体向量，将头部实体名称与关系名称的文本连接视作问题，使用Word2Vec模块对问题进行词嵌入得到问题向量； S3.采用注意力模块计算头实体向量和问题向量，得到关系感知表示； S4.将头实体向量与关系感知进行连接，采用Transformer提取连接结果的全局特征，得到连接结果的向量表示； S5.采用GRU网络对问题向量进行编码，通过门控机制将编码后的问题向量与连接结果的向量表示融合，并将融合结果输入CNN网络，得到第一CNN输出； S6.采用Transformer提取候选尾实体向量的全局特征，得到候选向量表示并输入CNN网络，得到第二CNN输出； S7.通过打分模块对第一CNN输出与第二CNN输出进行打分，并输出分数； S8.采用交叉熵损失函数计算分数的损失值，使用Adam优化算法训练知识图谱补全模型参数，直到模型参数收敛； S9.获取待补全的知识图谱并输入训练好的知识图谱补全模型进行补全。

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