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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种知识图谱的补全方法、装置及介质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：CN120123435B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510595172.6，技术领域涉及：G06F16/28；该发明授权一种知识图谱的补全方法、装置及介质是由陈红阳;苏展设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种知识图谱的补全方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种知识图谱的补全方法、装置及介质，该方法包括：从指定领域的多模态知识图谱库中，提取存在缺失字段的缺失三元组，以及缺失三元组的关联图像；生成缺失三元组的增强文本；增强文本为对缺失三元组中已知字段的语义增强文本；基于预先构建的关于缺失字段的推理提示词工程，通过预先构建好的多模态大模型，对缺失三元组、关联图像和增强文本进行推理，得到对缺失字段补全后的补全三元组。由此，充分利用三元组的多模态信息，将图像信息与文本信息的进行融合和互补，对缺失三元组进行精准补全，使得指定领域的知识图谱信息更加完善和准确，更好地反映指定领域的知识结构和关系，为后续知识图谱的实际应用场景提供可靠的基础。

本发明授权一种知识图谱的补全方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种知识图谱的补全方法，其特征在于，所述方法包括： 从指定领域的多模态知识图谱库中，提取存在缺失字段的缺失三元组，以及所述缺失三元组的关联图像； 生成所述缺失三元组的增强文本；所述增强文本为对所述缺失三元组中已知字段的语义增强文本； 获取预先构建的关于所述缺失字段的推理提示词工程和预先构建好的多模态大模型； 基于所述推理提示词工程，通过所述多模态大模型，对所述缺失三元组、所述关联图像和所述增强文本进行推理，得到对所述缺失字段补全后的补全三元组； 所述基于所述推理提示词工程，通过所述多模态大模型，对所述缺失三元组、所述关联图像和所述增强文本进行推理，得到对所述缺失字段补全后的补全三元组，包括： 从所述关联图像中提取视觉特征； 基于跨模态注意力机制，将所述视觉特征与所述增强文本进行空间语义对齐，以生成跨模态联合嵌入表示； 根据所述增强文本和所述跨模态联合嵌入表示，基于所述推理提示词工程，推理所述缺失三元组的所述缺失字段，得到所述补全三元组； 所述缺失字段为头实体字段或尾实体字段；所述推理提示词工程中的输出约束条件包括： 根据所述增强文本和所述跨模态联合嵌入表示，确定用于约束所述缺失字段类型的类型约束条件； 根据所述类型约束条件，生成所述缺失三元组的补全字段以及所述补全字段的推理过程解释文本，得到所述补全三元组。

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