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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利知识图谱的推理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：CN115222050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210574007.9，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权知识图谱的推理方法及装置是由何世柱;刘康;赵军;兰胤余设计研发完成，并于2022-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本知识图谱的推理方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种知识图谱的推理方法及装置，其中方法包括：获取目标知识图谱中实体文本对应的实体词向量，以及所述目标知识图谱中关系文本对应的关系词向量；将所述实体词向量和所述关系词向量输入对比学习模型，得到所述对比学习模型输出的所述实体词向量的实体对比学习向量以及所述关系词向量的关系对比学习向量；根据所述实体对比学习向量以及所述关系对比学习向量，确定所述目标知识图谱的推理结果。本发明提供的知识图谱的推理方法及装置，通过对比学习模型获取的实体对比学习向量以及关系对比学习向量用于后续知识图谱的推理，由于相似词向量间的差异更大，不相似词向量间的差异更小，提升了知识图谱推理的准确率。

本发明授权知识图谱的推理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种知识图谱的推理方法，其特征在于，包括： 获取目标知识图谱中实体文本对应的实体词向量，以及所述目标知识图谱中关系文本对应的关系词向量； 将所述实体词向量和所述关系词向量输入对比学习模型，得到所述对比学习模型输出的所述实体词向量的实体对比学习向量以及所述关系词向量的关系对比学习向量； 根据所述实体对比学习向量以及所述关系对比学习向量，确定所述目标知识图谱的推理结果； 所述对比学习模型是基于所述目标知识图谱中成对样例的样例集合，以及所述样例集合中语义相关的正例对和所述样例集合中语义不相关的负例对，对初始对比学习模型进行训练得到的； 在所述目标知识图谱的推理包括知识图谱的规范化的情况下，所述根据所述实体对比学习向量以及所述关系对比学习向量，确定所述目标知识图谱的推理结果，包括： 对所述实体对比学习向量进行聚类，得到相同实体的实体簇； 对所述关系对比学习向量进行聚类，得到相同关系的关系簇，并将所述相同实体的实体簇以及所述相同关系的关系簇作为所述目标知识图谱的推理结果。

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