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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于深层语义特征提取的知识图谱推理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：CN117093724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202311052463.8，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于深层语义特征提取的知识图谱推理方法是由朱大勇;段贵多;罗光春;文祎;陈锋;刘可心设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深层语义特征提取的知识图谱推理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及知识图谱领域，其公开了一种基于深层语义特征提取的知识图谱推理方法，解决现有知识图谱存在的获取三元组语义信息不足、特征提取效果不佳导致知识图谱推理效果不佳的问题。本发明在知识图谱推理模型的训练过程中，首先对待推理知识图谱的三元组进行初始化，获得各三元组中头、尾实体向量和关系的向量；然后，使用与关系相关的适应性卷积获取三元组中实体‑关系的特征交互信息，得到代表三元组整体语义的特征向量；接着，基于三元组整体语义的特征向量，通过深度卷积网络提取其对应的深层语义特征，经过全连接网络获得三元组的置信度得分；然后，根据各三元组的置信度得分计算损失值，并以最小化损失为目标，随机梯度下降法进行迭代训练，获得训练完成的知识图谱推理模型。

本发明授权一种基于深层语义特征提取的知识图谱推理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深层语义特征提取的知识图谱推理方法，其特征在于，包括以下步骤： A、训练知识图谱推理模型： A1、初始化待推理知识图谱的三元组，获得各三元组中头实体的向量、尾实体的向量和关系的向量； A2、针对各三元组，将其头实体的向量和尾实体的向量进行拼接重塑，获得实体对的嵌入矩阵；将其关系的向量进行拆分重塑，获得一组卷积核；分别利用各卷积核对实体对的嵌入矩阵进行特征提取，获得对应特征图；然后，将各特征图进行拼接，获得该三元组的语义特征向量； A3、采用深度卷积网络对各三元组的语义特征向量进行特征提取，获得各三元组的深度语义特征向量，然后输入至全连接网络获得相应三元组的置信度得分； A4、根据各三元组的置信度得分计算损失值； A5、以最小化损失为目标，并通过随机梯度下降法进行训练，迭代步骤A2-A4，直至达到设定迭代次数或者模型收敛，获得训练完成的知识图谱推理模型； B、执行知识图谱推理任务： 输入待推理的残缺三元组，所述残缺三元组为包含残缺元素的三元组，所述残缺元素为头实体或者尾实体或者关系；根据所述残缺三元组中的残缺元素，从待推理知识图谱中提取相应元素，并分别将提取元素与残缺三元组进行组合，构建一组候选三元组； 利用训练完成的知识图谱推理模型计算所有候选三元组的置信度得分，将置信度得分最高的候选三元组作为针对所述残缺三元组的推理结果。

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