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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种分阶段的领域知识图谱扩充方法及存储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：CN115203425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210409533.X，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种分阶段的领域知识图谱扩充方法及存储介质是由赵冲;葛久松;何煦;陈逸康;李宝璐;卫星;韩知渊设计研发完成，并于2022-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分阶段的领域知识图谱扩充方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明的一种分阶段的领域知识图谱扩充方法及存储介质，包括：获取电力领域设备日常巡检数据并预处理；然后基于预处理后的语料文本，采用远程监督扩展标注数据集，并通过数据分割器将数据集划分为正负样本；接着利用结合注意力机制的神经网络模型获取待扩充的预测三元组数据；通过相似度匹配算法去除超过阈值的预测三元组，剩余三元组通过局部定位器找到对应局域图结构；然后通过属性判别器判定待扩充三元组的真假，将属性值为真的三元组放入预测三元组候选域；构建电力领域知识图谱扩充模型并训练；通过训练后的电力领域知识图谱扩充模型获得完备的领域知识图谱。本发明能够有效解决电力领域知识图谱的数据稀疏性问题，提高领域知识图的完备性。

本发明授权一种分阶段的领域知识图谱扩充方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种分阶段的领域知识图谱扩充方法，其特征在于，包括 获取电力领域设备日常巡检数据，预处理原始语料并剔除不包含敏感实体词的无效语料； 基于所述预处理后的语料文本，采用远程监督扩展标注数据集，并通过数据分割器将数据集划分为正负样本，其中正样本作为实体关系抽取的初始训练数据，负样本作为补充； 利用结合注意力机制的神经网络模型获取待扩充的预测三元组数据； 通过相似度匹配算法去除超过阈值的预测三元组，剩余三元组通过局部定位器找到对应局域图结构； 通过属性判别器判定待扩充三元组的真假，将属性值为真的三元组放入预测三元组候选域； 构建电力领域知识图谱扩充模型，并使用初始化训练数据训练所述模型，通过训练后的电力领域知识图谱扩充模型获得完备的领域知识图谱； 其中，通过相似度匹配算法去除超过阈值的预测三元组，包括： 将原始知识图谱中的实体和关系映射为向量表示； 设置相似度上限阈值为f; 以预测三元组的头实体和尾实体对应的特征向量作为基准，扫描原始知识图谱,计算待扩充预测三元组的余弦相似度； 对于相似度超过阈值的预测三元组予以舍弃； 符合条件的预测三元组输入局部定位器，通过头实体标签匹配对应的局域图结构，以减少计算复杂度； 利用属性判别器中的常识标签，判定预测三元组的属性值，筛选出严重偏离事实的预测三元组予以舍弃。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。