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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于规则挖掘的不确定性知识图谱推理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：CN120104809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510270081.5，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于规则挖掘的不确定性知识图谱推理方法是由吴天星;陈一林;刘云畅设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于规则挖掘的不确定性知识图谱推理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于规则挖掘的不确定性知识图谱推理方法，用于解决不确定性知识图谱补全问题。不确定性知识图谱推理不仅需要预测缺失的尾实体，而且需要预测出三元组的置信度。本发明针对不确定性知识图谱的特点，通过评估置信度的高低以衡量关系路径的可靠性，并设计了规则解析器生成完整的逻辑规则，从而实现缺失尾实体的预测。同时，本发明针对不确定性信息的来源，设计了一种结合知识图谱的结构信息与预训练语言模型语义信息的置信度计算方法，为推理结果提供准确、符合常识的置信度预测，最终解决不确定性知识图谱补全问题。

本发明授权一种基于规则挖掘的不确定性知识图谱推理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于规则挖掘的不确定性知识图谱推理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 1将不确定性知识图谱训练数据里所有三元组的头实体和关系作为查询三元组输入规则生成器，逐步生成关系路径的概率分布， 2规则推理器根据关系路径的概率分布，推理得到查询三元组缺失的尾实体，与真实标签计算损失，训练直到收敛， 3将推理结果和关系路径的概率分布输入规则解析器，解析得到逻辑规则， 4将补全后的三元组输入置信度预测模块，计算置信度，完成不确定性知识图谱推理任务； 其中，步骤1中，将规则挖掘任务转化为序列到序列的生成任务，从而应用Vanilla Transformer架构，查询三元组是由头实体和关系构成，形式定义为，输入规则 生成器之前，首先将头实体和关系从文本格式转化为向量表示和，拼接整合后得到输入 序列，Transformer首先进行查询语义编码得到编码结果，之后将其作 为上下文，并使用特殊起始符，自回归地生成规则体中关系的分布，具体通过以下 方式进行计算： 其中表示规则生成单元在第步的输入，表示在第步的关系概率分布， 表示一个多层感知机，将输出注意力向量的维度映射到不确定知识图谱中关系的数量，利 用激活函数将输入向量转换为概率分布， 重复以上解码过程次，从而得到长度为的规则体，为了更灵活地进行规则生成，为知 识图谱中的每个三元组添加了一个反向三元组；为了生成变长的规则序 列，使用特殊符号填充解码序列至固定长度，表示一个指向自身的关系，而表示关系的反向关系，最后对它们进行替换操作； 步骤2中，对于步骤1生成的规则体中每一步的关系分布，规则推理器基于TensorLog 设计可微推理框架，将规则推理表示为可微的向量与矩阵乘法运算，实体表示为独热编码，关系表示为邻接矩阵，其中表示三元组具 有置信度s，表示不确定性知识图谱中实体的数量,将头实体与规则体中的关系按照以下 方式进行计算： 其中，表示计算得到目标尾实体的概率分布，表示规则生成器第步生成的第个 关系的概率值，代表头实体向量，代表规则体的长度，而代表不确定性知识图谱中关 系的总数量， 使用以下损失函数衡量预测尾实体与真实标签的差距： 其中代表真实尾实体的概率值，是一个极小的常量，用于取二者的较大 值，操作用于计算负对数似然,通过优化该损失函数，规则推理器将为更可靠的关 系路径分配更高的权重，从而最大化尾实体预测的准确性。

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