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龙图腾网获悉苏州全时空信息技术有限公司申请的专利人机融合的常识图谱构建方法和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：CN117112793B 。

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：202211489336.X，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权人机融合的常识图谱构建方法和系统是由唐飞龙设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本人机融合的常识图谱构建方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种人机融合的常识图谱构建方法和系统，包括：步骤S1：通过爬虫技术采集相关新闻数据和百科数据，并且与现有的开源图谱数据进行整合；步骤S2：基于人机融合，对采集的新闻文本进行实体、关系和规则标注，利用标注数据进行关系抽取网络和规则匹配网络的联合训练；步骤S3：基于标注好的数据，对数据进行实体和关系的抽取，并构建初级常识图谱；步骤S4：使用众包方式对初级常识图谱进行微调和修改，得到高质量常识图谱；步骤S5：对高质量常识图谱进行维护与演进。本发明充分利用了人类对抽象知识规则的认知能力以及计算机的快速计算能力，提升了常识抽取效率和常识信息质量。

本发明授权人机融合的常识图谱构建方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种人机融合的常识图谱构建方法，其特征在于，包括： 步骤S1：通过爬虫技术采集相关新闻数据和百科数据，并且与现有的开源图谱数据进行整合； 步骤S2：基于人机融合，对采集的新闻文本进行实体、关系和规则标注，利用标注数据进行关系抽取网络和规则匹配网络的联合训练； 步骤S3：基于标注好的数据，对数据进行实体和关系的抽取，并构建初级常识图谱； 步骤S4：使用众包方式对初级常识图谱进行微调和修改，得到高质量常识图谱； 步骤S5：对高质量常识图谱进行维护与演进； 所述步骤S3包括： 步骤S3.1：对于新闻句子中的实体，利用关系抽取网络抽取实体之间的关系； 步骤S3.2：统计实体字典中每一个实体对之间的关系数量，涉及关系数目阈值进行筛选； 步骤S3.3：将实体关系三元组导入Neo4J图数据库中，得到初级常识图谱； 所述步骤S4包括： 步骤S4.1：邀请相关的专家、学者对常识实体字典和图谱进行修改； 步骤S4.2：对修改结果进行验证； 步骤S4.3：根据上述结果修改常识实体字典和图谱； 所述步骤S5包括： 步骤S5.1：采用逻辑斯蒂分类网络，每个待检测三元组返回一个[0,1]的错误置信度，进而设定阈值，将高于阈值的三元组视为错误检查的过时三元组结果； 步骤S5.2：预设逻辑替换规则，在二分类模型中确定正例负例，利用互斥关系表示常见的负例逻辑，将互斥关系外的其他关系作为相容关系，用以表示正例逻辑，从而进行常识三元组替换； 步骤S5.3：预先训练好翻译模型和负采样评估模型后，针对缺失尾实体或头尾实体的缺失三元组进行常识信息关系补全，具体为：在当前图谱的实体池中依次遍历从而补全缺失三元组，将所有的候选三元组利用负采样评估模型得到预测为正例置信度最高的top-k个作为候选补全三元组，利用翻译模型将评分最高的三元组作为补全三元组来支持知识图谱补全任务； 步骤S5.4：基于众包进行常识关系持续更新。

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