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龙图腾网获悉南京禄口国际机场空港科技有限公司申请的专利一种文本-图像增强的多模态知识图谱嵌入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：CN120235225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510269332.8，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种文本-图像增强的多模态知识图谱嵌入方法是由刘克华;何雄英;付强;方金玲;吴绪伟;张宁锡;蒋曈曈设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文本-图像增强的多模态知识图谱嵌入方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种文本‑图像增强的多模态知识图谱嵌入方法，包括：通过图像模拟算法提升实体图图像集的质量，分别利用ResNet和BERT模型实现高质量的图像和文本特征，最后通过二维神经网络模型实现多模态特征的有效融合，从而获得更全面、准确的实体与关系表示。本发明方法不仅能够充分利用多模信息态增强实体表示，而且通过底层网络架构提升了模型的表达能力，为知识图谱应用提供了更好的支持。

本发明授权一种文本-图像增强的多模态知识图谱嵌入方法在权利要求书中公布了：1.一种文本-图像增强的多模态知识图谱嵌入方法，其特征在于，包括： 利用图像滤波算法对所有实体图像集进行图像预处理，获得与每个实体对应的高质量图像集； 基于所述高质量图像集，利用深度残差网络ResNet进行图像特征提取，通过全局平均池化得到实体图像特征表示； 将所有实体的文本描述输入至BERT模型中，获取文本特征向量，并通过全连接层获得实体文本特征表示； 将所有实体的实体结构表示、文本特征表示和图像特征表示输入至2D模态神经网络模型，所述2D模态神经网络模型采用ConvE模型结构，用于多模态融合并进行知识图谱嵌入，得到融合文本、图像的实体关系表示； 所述2D模态神经网络模型中，实体结构表示的评分函数为： ； 其中，Rr∈Rk，是一个依赖于头尾实体之间关系R的关系参数，,表示Hs和Rr的二维结构，相应的，如果Hs，Rr∈Rk，那么,∈Rkw×kh，此时k=kwkh，*表示卷积操作，w为2D卷积层的滤波器，W为全连接投影矩阵，Hs表示知识图谱中三元组的头实体的结构表示，Ts表示知识图谱中三元组的尾实体的结构表示； 所述2D模态神经网络模型中，实体文本特征表示的评分函数为： ； 其中，中的头实体和尾实体均为实体文本特征，而中的头实体为实体结构特征，而尾实体为实体文本特征，中的头实体为实体文本特征，而尾实体为实体结构特征，Ht表示三元组的头实体的文本表示，Tt表示三元组的尾实体的文本表示； 所述2D模态神经网络模型中，实体图像特征表示的评分函数定义为： ； 其中，中的前面部分中的头实体和尾实体均为实体图像特征，而中的头实体为实体结构特征，而尾实体为实体图像特征，中的头实体为实体图像特征，而尾实体为实体结构特征，Hi表示三元组的头实体的图像表示，Ti表示三元组的尾实体的图像表示。

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