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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种基于碳中和潜在语义的中文动态知识图谱补全的方法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：CN116521902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310541413.X，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于碳中和潜在语义的中文动态知识图谱补全的方法是由朱西平;肖丽娟;杨欢;高昂;郭露;陈怡男;陈惠芬;梁琳设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于碳中和潜在语义的中文动态知识图谱补全的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于碳中和潜在语义的中文动态知识图谱补全的方法，使用碳中和文本关键信息，便于碳中和准确搜索，同时也有利于碳中和。基于对比学习，结合正样本和负样本数据，有效的缓解数据不丰富问题，考虑到时间和相似软逻辑，提出基于时间路径的拓扑结构方法和相似软逻辑约束方法将拓扑结构和其他软逻辑融合在语言模型中，以改善补全语义不足错误，为避免模型在训练过程中，完全忽略掉负样本和正样本之间的关系，利用软标签和硬标签相互学习来有效的补全知识图谱，使所得结果更加合理可靠。本发明除用于碳中和动态知识图谱补全外，还可以用于其他需要四元组嵌入的下游任务，具有广泛的应用价值。

本发明授权一种基于碳中和潜在语义的中文动态知识图谱补全的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于碳中和潜在语义的中文动态知识图谱补全的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：将碳中和相关四元组分为时间关系的头实体和单独尾实体； S2：将上述所得时间关系的头实体替换为相关的文本描述，将其文本描述组合为[CLS],[htext],[SEP],[T],[rtext],[SEP]送入MacBERT编码器中得到相关嵌入向量ehTr； S3：将上述所得单独尾实体替换为相关的文本描述，将其文本描述组合为[CLS],[ttext],[SEP]送入另外一个MacBERT编码器中得到相关嵌入向量et； S4：利用余弦相似度计算时间关系的头实体向量ehTr和尾实体向量et进行点积计算，用于三元组补全； S5：期间使用对比实验，通过添加负样本来与正样本进行对比学习和图重排序提高整体模型效率； S6：知识图谱的拓扑结构和软逻辑规则中也存在部分潜在语义，将知识图谱的拓扑结构和软逻辑规则嵌入到语言预训练模型中； S7：计算原神经网络损失时使用平均池化，软标签模块使用最大池化时，那么在整体模型测试阶段，利用平均池化获得头实体和关系的文本描述句子嵌入与平均池化获得候选尾实体的文本描述句子嵌入用于得到一组预测分数，再利用最大池化获得的候选尾实体的文本描述句子嵌入得到另一组预测分数，最后将两组分数进行比较分析得到最终的预测结果。

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