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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种钢铁材料学知识图谱构建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：CN115238040B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202210921904.2，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种钢铁材料学知识图谱构建方法及系统是由付冬梅;宋广轩;陈东辉;张达威;马菱薇;李晓刚设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钢铁材料学知识图谱构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种钢铁材料学知识图谱构建方法及系统，属于知识图谱构建技术领域，在钢铁材料学的众多文本信息中自动化确定领域内的核心概念词，并根据核心概念词自动获取相关的领域数据，利用TransE模型获取初始知识图谱中的实体向量，进而能自动进行实体向量融合与领域数据聚类，并且能够根据聚类结果更新核心概念层，并完成对知识图谱的更新，最终构建的钢铁材料学知识图谱能够对钢铁材料领域的知识数据进行简单清晰的表达，有助于提高钢铁材料领域知识的利用率。

本发明授权一种钢铁材料学知识图谱构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种钢铁材料学知识图谱构建方法，其特征在于，所述钢铁材料学知识图谱构建方法包括： 获取钢铁材料学的文本信息，从各文本信息中选取若干个核心概念词，构建核心概念层； 根据所述核心概念层，获取与各核心概念词相关的领域数据，得到领域数据库；所述领域数据库中包括结构化的领域数据和非结构化的领域数据； 利用IDCNN-CRF模型对非结构化的所述领域数据进行实体提取和属性提取，得到结构化的领域数据； 根据结构化的各领域数据和各领域数据之间的词间关系，构建初始知识图谱；所述初始知识图谱中包括若干个实体三元组，所述实体三元组包括头部实体、尾部实体和头尾关系； 利用TransE模型将各实体三元组转换为实体向量，计算各实体向量两两之间的相似度评分，并将相似度评分大于预设阈值的两个实体向量融合，得到融合知识图谱； 对所述融合知识图谱中的实体进行聚类，判断是否存在新的核心概念词，得到第一判断结果； 若所述第一判断结果为是，则将所述新的核心概念词更新到所述核心概念层中，并跳转到步骤“根据所述核心概念层，获取与各核心概念词相关的领域数据，得到领域数据库”； 若所述第一判断结果为否，则将所述融合知识图谱作为最终的钢铁材料学知识图谱； 所述获取钢铁材料学的文本信息，从各文本信息中选取若干个核心概念词，构建核心概念层，具体包括： 获取钢铁材料学的若干条文本信息； 对各所述文本信息进行分词处理，得到若干个词语，以及各所述词语的词性、各所述词语所属的文本信息和各所述词语在所属文本信息中的位置； 对各所述词语进行去重，并按照各所述词语的词性，对各所述词语进行过滤，保留词性为名词，动词和动名词的词语，作为保留词语集；词性为名词的词语中包括机构团体和专用名词； 计算所述保留词语集中各词语的TF-IDF分数，并按照TF-IDF分数将各所述词语进行降序排序； 选择排名前topN个词语作为核心关键词； 根据各所述核心关键词在所属文本信息中的位置，在所述核心关键词前后分别记载的若干个词语中，选取出现频次大于其他词语出现频次的词语作为核心关联词；所述核心关键词和所述核心关联词共同组成核心概念词； 根据各核心概念词之间的词间关系，构建核心概念层；所述词间关系包括：上下关系、同义关系、属性关系、概念实例关系以及一般关系。

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