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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种多模态知识图谱建立方法及应用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：CN117131933B 。

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：202311119806.8，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种多模态知识图谱建立方法及应用是由刘海;张昭理;杨雪雪;邸昂;刘新;邢师珍;郑媛;刘婷婷;李友福设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态知识图谱建立方法及应用在说明书摘要公布了：本申请公开了一种多模态知识图谱建立方法，包括：采集多门学科的开源文本知识图谱和目标文本知识图谱并提取结构特征、视觉特征和文本特征；将所述开源文本知识图谱与目标文本知识图谱融合并处理不一致信息，得到多模态知识图谱；采集学习者的交互信息并抽取实体和关系，得到交互信息的头实体嵌入表示、尾实体嵌入表示和关系嵌入表示，以将交互信息转换为三元组形式；构建目标知识的预训练语言模型学习多模态知识图谱，并对输入的三元组形式的交互信息给出反馈信息。其可以解决传统基于单一的学科知识构建学科知识图谱的方式跨学科学习效果差，导致利用学科知识图谱进行知识信息检索、智能问答的学习过程效率低下的问题。

本发明授权一种多模态知识图谱建立方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种多模态知识图谱建立方法，其特征在于，包括： 采集多门学科的开源文本知识图谱和目标文本知识图谱并提取结构特征、视觉特征和文本特征； 根据所述结构特征、所述视觉特征和所述文本特征将所述开源文本知识图谱与目标文本知识图谱融合并处理不一致信息，得到多模态知识图谱； 采集学习者的交互信息并抽取实体和关系，得到所述交互信息的头实体嵌入表示、尾实体嵌入表示和关系嵌入表示，以将所述交互信息转换为三元组形式； 构建目标知识的预训练语言模型，利用所述预训练语言模型学习所述多模态知识图谱，并利用所述多模态知识图谱对输入的所述三元组形式的所述交互信息给出反馈信息； 所述将所述开源文本知识图谱与目标文本知识图谱融合并处理不一致信息，得到多模态知识图谱，包括： 将所述开源文本知识图谱和所述目标文本知识图谱中表示相同含义的实体对强制对齐，使所述实体对由相同的嵌入向量表示；在统一的学科关系向量集中除去重复的对齐实体，并维护所述统一的学科关系向量集； 所述将所述开源文本知识图谱与目标文本知识图谱融合并处理不一致信息，得到多模态知识图谱，包括： 采用双线性模型Tucker分解将张量分解为核心张量以及4个模式因子；继续分解核心张量将所有模态表示合并到具有逐元素乘积的同一空间中实现融合；添加约束限制同一学习资源实体的不同模态表示之间的相关性，利用不同实体和模态的对比学习作为正则化的额外学习目标，以增强多模态融合。

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