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龙图腾网获悉浙江天演维真网络科技股份有限公司申请的专利知识图谱构建模型的训练和知识图谱构建方法、装置及设备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：CN118734948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202410747676.0，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权知识图谱构建模型的训练和知识图谱构建方法、装置及设备是由郑新立;易飞;刘卓;龚明设计研发完成，并于2024-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本知识图谱构建模型的训练和知识图谱构建方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种知识图谱构建模型的训练和知识图谱构建方法、装置及设备，涉及农业和人工智能技术领域，尤其涉及计算机自然语言处理和计算机视觉技术领域。该方法包括：获取目标多模态样本；所述目标多模态样本包括样本图像和样本文本；对所述目标多模态样本进行特征提取，得到所述目标多模态样本的样本图文特征；根据所述样本图文特征、实体标签和关系标签，对知识图谱构建模型进行训练。通过上述技术方案，能够构建动态且全面的农业知识图谱。

本发明授权知识图谱构建模型的训练和知识图谱构建方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种知识图谱构建模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取目标多模态样本；所述目标多模态样本包括样本图像和样本文本； 对所述目标多模态样本进行特征提取，得到所述目标多模态样本的样本图文特征； 根据所述样本图文特征、实体标签和关系标签，对知识图谱构建模型进行训练；其中，所述知识图谱构建模型包括实体识别子模型和关系提取子模型；所述实体识别子模型包括第一教师模型和第一学生模型；所述关系提取子模型包括第二教师模型和第二学生模型； 其中，所述根据所述样本图文特征、实体标签和关系标签，对知识图谱构建模型进行训练，包括： 采用所述实体识别子模型，对所述样本图文特征进行实体识别，得到所述第一教师模型输出的第一预测实体、所述第一学生模型输出的第二预测实体、所述第一教师模型中第一教师特征提取层输出的第一图文特征、以及所述第一学生模型中第一学生特征提取层输出的第二图文特征； 根据所述第一预测实体、所述第二预测实体、所述第一图文特征、所述第二图文特征和所述实体标签，确定实体训练损失； 采用所述关系提取子模型，对所述样本图文特征进行关系提取，得到所述第二教师模型输出的第一预测关系、所述第二学生模型输出的第二预测关系、所述第二教师模型中第二教师特征提取层输出的第一关系表示、以及所述第二学生模型中第二学生特征提取层输出的第二关系表示； 根据所述第二预测关系、所述第一关系表示、所述第二关系表示、所述目标多模态样本所属目标聚类簇对应的样本图文特征、以及所述关系标签，确定关系训练损失； 根据所述实体训练损失和所述关系训练损失，确定模型训练损失，并采用所述模型训练损失对知识图谱构建模型进行训练。

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