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龙图腾网获悉重庆交通大学申请的专利基于知识蒸馏联合内生规则约束的知识图谱补全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：CN117290520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202311380050.2，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于知识蒸馏联合内生规则约束的知识图谱补全方法是由李韧;吉林;杨建喜;谢江村;蒋仕新;王笛;刘新龙;张廷萍设计研发完成，并于2023-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识蒸馏联合内生规则约束的知识图谱补全方法在说明书摘要公布了：本发明属于桥梁检测知识图谱补全技术领域，尤其涉及一种基于知识蒸馏联合内生规则约束的知识图谱补全方法，包括以下步骤：S1、设计出n种桥梁检测领域常见的知识图谱子图结构；S2、使用S1的知识图谱子图结构对原知识图谱的三元组进行筛选，得到m个三元组子集；S3、对S2筛选出的三元组子集进行清洗处理，得到规则训练集；S4、将规则训练集作为训练数据集的补充，使用规则训练集与训练数据集联合训练知识蒸馏的Teacher网络；S5、将训练数据集中的正确标签联合做为监督，将训练后的Teacher网络的预测结果作为另一种监督，联合对知识蒸馏的Student网络进行训练；S6、使用训练后的Student网络对原知识图谱进行补全。本方法可以较好的实现桥梁管养领域的知识图谱补全。

本发明授权基于知识蒸馏联合内生规则约束的知识图谱补全方法在权利要求书中公布了：1.基于知识蒸馏联合内生规则约束的知识图谱补全方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据知识图谱构建经验和桥梁检测领域专业知识，设计出n种桥梁检测领域常见的知识图谱子图结构； S2、使用S1的知识图谱子图结构对原知识图谱的三元组进行筛选，得到m个三元组子集，作为内生于原知识图谱抽取出的规则约束；其中，m≤n； S3、对S2筛选出的三元组子集进行清洗处理，得到规则训练集； S4、将S3得到的规则训练集作为训练数据集的补充，使用规则训练集与训练数据集联合训练知识蒸馏的Teacher网络，使Teacher网络学习原知识图谱抽取出的规则约束； S5、将训练数据集中的正确标签联合做为监督，同时将训练后的Teacher网络的预测结果作为另一种监督，联合对知识蒸馏的Student网络进行训练，使Student网络向融合规则之后的学习结果逼近； S6、使用训练后的Student网络对原知识图谱进行补全，所述原知识图谱为桥梁管养领域的知识图谱；得到补全后的桥梁管养领域的知识图谱； S7、使用补全后的桥梁管养领域的知识图谱，进行桥梁信息的实体抽取、实体消歧、知识融合、链接预测或图谱推理任务； 其中，S2包括： S21、将构成原知识图谱的所有三元组纳入一个统一的三元组集合； S22、对S21得到的三元组集合进行遍历，分别得到符合S1中设计的各知识图谱子图结构的三元组子集； S23、若某个知识图谱子图结构的三元组所占比例达到预设的阈值，则判定该知识图谱子图结构所代表的规则内生于原知识图谱； S24、将S23中判定为内生于原知识图谱的m个知识图谱子图结构对应的三元组子集，作为原知识图谱抽取出的规则约束。

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