南昌大学段文影获国家专利权
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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利基于FastText-TransH算法的知识图谱表示方法及系统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：CN120354925B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510855053.X，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权基于FastText-TransH算法的知识图谱表示方法及系统是由段文影;张泽玺;饶泓;段隆振设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于FastText-TransH算法的知识图谱表示方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于FastText‑TransH算法的知识图谱表示方法及系统，该方法包括：利用FastText算法对人才知识图谱中的文本数据进行训练，并根据训练结果得到与文本数据中每一词分别对应的词向量；将与文本数据中每一词分别对应的词向量输入至TransH算法中进行训练，得到改进后的TransH算法；将待分析三元组数据输入至改进后的TransH算法中，得到分别与待分析三元组数据中的头实体和尾实体对应的目标向量。本发明能够高效准确地生成对应实体和关系的向量表示。
本发明授权基于FastText-TransH算法的知识图谱表示方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于FastText-TransH算法的知识图谱表示方法，其特征在于，所述方法包括： 利用FastText算法对人才知识图谱中的文本数据进行训练，并根据训练结果得到与文本数据中每一词分别对应的词向量； 将与文本数据中每一词分别对应的词向量输入至TransH算法中进行训练，得到训练后的TransH算法，具体如下： 获取关于所述人才知识图谱的三元组数据，所述三元组数据包括分属于人才知识图谱的三元组中头实体、关系和尾实体的词集合，根据所述词集合中所有词的词向量加权得到关于三元组的初始向量； 获取头实体和尾实体所属类别，并对类别进行编码，根据编码结果和初始向量得到头实体向量和尾实体向量，并根据所述头实体向量和所述尾实体向量计算得到欧几里得距离； 根据所述欧几里得距离构建损失函数，并根据所述损失函数计算损失值，并根据所述损失值判断TransH算法是否收敛，若收敛则训练结束； 将待分析三元组数据输入至训练后的TransH算法中，得到分别与待分析三元组数据中的头实体和尾实体对应的目标向量。
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