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龙图腾网获悉国网山西省电力公司信息通信分公司申请的专利一种基于知识元模型的语义误差消除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：CN119938919B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411791909.3，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于知识元模型的语义误差消除方法及系统是由赵敏;薛泓林;郝晓伟;霍美如;马军伟;李洋;张建亮;韩超;巫健;党小燕;王慧芳;万雪枫设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识元模型的语义误差消除方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识元模型的语义误差消除方法及系统，涉及知识元技术领域，本发明通过从知识元中引入结构化知识来补充更广泛的语义信息，使用上下文输入文本的层次结构来描述词语和短语的含义，并构建基于上下文和释义的混合编码器算法，引入图注意力网络以减少上下文输入文本中的噪声信息，从而提高短语形式目标词的误差消除准确性，并最终提高方法的误差消除效果。本发明的误差消除准确性在大多数情况下优于比较算法，并取得了更好的结果。

本发明授权一种基于知识元模型的语义误差消除方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识元模型的语义误差消除方法，其具体步骤如下： 步骤1、获取待误差消除的目标词信息，基于WordNet中词语和语义之间的关系构建知识元嵌入矩阵，通过邻接矩阵的方式，将知识元嵌入到目标词的注释向量表示中，从而获得知识元的结构化信息和注释数据； 步骤2、基于上下文输入文本构建短语及其相关词的层次结构；其中，构建层次结构的方法为：通过递归检测单词和短语之间的交互程度，并根据该交互程度将大的文本分区划分为小的文本分区； 步骤3、构建混合编码器，混合编码器由两部分组成，包括上下文编码器和释义编码器，其中在步骤2中构建的具有层次结构的上下文输入文本被送入上下文编码器；将步骤1中提取的知识元的结构化信息和注释数据输入到释义编码器中；分别从上下文编码器和释义编码器的输出结果中提取文本特征向量和结构特征向量； 步骤4、从上下文编码器提取的文本特征向量通过图注意力网络对邻近节点进行加权和聚合得到加权聚合特征向量，从而消除噪声邻近节点的影响； 步骤5、通过将步骤4中输出的加权聚合特征向量与从释义编码器输出的结构特征向量进行点积运算得到最终的误差消除分数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网山西省电力公司信息通信分公司，其通讯地址为：030021 山西省太原市晋源区谐园路3号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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