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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于Reptile的元学习开放世界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：CN116756337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202310721070.5，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于Reptile的元学习开放世界知识图谱补全方法是由彭涛;毕海嘉;邓金;包铁;刘露设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Reptile的元学习开放世界知识图谱补全方法在说明书摘要公布了：本发明涉及知识图谱补全技术领域，具体是基于Reptile的元学习开放世界知识图谱补全方法，所述方法包括：S1、获取待补全的开放知识图谱以及其中的实体和关系的文本描述；S2、将待补全的开放知识图谱按照任务关系的不同，按照比例划分为元训练集、元验证集和元测试集；S3、经过若干批次的训练获得少样本开放世界知识图谱补全模型；S4、通过任务关系的少量样本，对步骤S3得到的少样本开放世界知识图谱补全模型的参数进行快速更新，得到能够适应新任务的模型；S5、采用步骤S4得到的少样本开放世界知识图谱补全模型，对元测试任务进行补全，本发明能够建立可见实体与可见实体、不可见实体与可见实体之间的链接的目的。

本发明授权基于Reptile的元学习开放世界知识图谱补全方法在权利要求书中公布了：1.基于Reptile的元学习开放世界知识图谱补全方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取待补全的开放知识图谱以及其中的实体和关系的文本描述； S2、将待补全的开放知识图谱按照任务关系的不同，按照比例划分为元训练集、元验证集和元测试集； S3、经过若干批次的训练获得少样本开放世界知识图谱补全模型； S4、通过任务关系的少量样本，对步骤S3得到的少样本开放世界知识图谱补全模型的参数进行快速更新，得到能够适应新任务的模型； S5、采用步骤S4得到的少样本开放世界知识图谱补全模型，对元测试任务进行补全； 在步骤S2中，按照比例划分的数据集组成三元组集合，在训练过程、验证过程或测试过程中，选择一个任务关系的三元组集合，作为元训练任务、元验证任务或元测试任务； 所述元训练任务、元验证任务和元测试任务分别对应元训练阶段、元验证阶段和元测试阶段； 其中，在元训练阶段过程中，进行若干批次的训练获得少样本开放世界知识图谱补全模型； 根据Reptile方法，所述元测试阶段包含训练阶段和测试阶段，其中，在元测试阶段中的训练阶段，是使用任务关系的少数样本对模型参数进行快速更新，以快速适应新任务； 所述数据集划分的具体步骤如下： （1）对数据集，将数据集中的三元组按照关系划分为不同的任务； （2）按照一定比例，将所有任务进一步划分为元训练集，元验证集和元测试集； 将元测试集中的每个任务划分为参考集和查询集，参考集表示为，是用来快速更新模型参数的样本集，且参考集的大小统一为K； 将每一个缺失三元组定义为查询三元组，那么查询集； 元验证集； 所述元训练阶段和元测试阶段的训练阶段，都是采用TransE的评分函数对正负例三元组进行评分，TransE评分函数如下： ； 其中，为头实体嵌入；为尾实体嵌入；为关系嵌入。

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