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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利医学知识图谱构建方法、装置、设备和存储介质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：CN120705330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510814448.5，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权医学知识图谱构建方法、装置、设备和存储介质是由张莉萍;李新洋;陈洪金;王云倩;王俊民;王艺洪;雷大江;李伟生;钱鹰设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本医学知识图谱构建方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种医学知识图谱构建方法、装置、设备和存储介质，应用于医学知识图谱构建领域，该方法通过获取医学文本，通过预训练的实体识别模型对医学文本进行实体抽取；基于精确匹配法和模糊匹配法对抽取的实体与现有知识库中的实体进行匹配，得到实体匹配结果，其中，实体匹配结果包含已匹配的实体对信息；基于实体匹配结果使用微调后的大语言模型根据预设的提示词，抽取实体之间的关系，得到多个知识图谱；使用融合本体语义结构与实体关系属性的实体对齐方法对不同知识图谱中的具有相同意义实体进行对齐，得到完整的医学知识图谱。该方法实现了精准、高效、自动化的医学知识图谱构建，能够为医学人工智能提供高质量的知识支撑。

本发明授权医学知识图谱构建方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种医学知识图谱构建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取医学文本，将医学文本输入预训练的字符嵌入模型进行分析处理，得到字符嵌入向量； 根据每个字符在医学文本中的相对位置生成位置嵌入向量； 从大规模汉字结构数据集中提取字符的部首组件，并从均匀分布中随机采样得到部首嵌入向量； 将部首嵌入向量与位置嵌入向量进行拼接处理，并将拼接后的向量输入Transformer模型进行特征提取，得到输出向量序列； 通过预设的注意力可视化矩阵对输出向量序列进行特征增强，得到特征增强序列； 采用交叉注意力机制对特征增强序列进行特征融合，得到融合特征向量； 采用双向长短期记忆网络和条件随机场模型对融合特征向量进行特征解码，得到实体标签序列； 基于精确匹配法和模糊匹配法对抽取的实体与现有知识库中的实体进行匹配，得到实体匹配结果，其中，实体匹配结果包含已匹配的实体对信息； 基于实体匹配结果使用微调后的大语言模型根据预设的提示词，抽取实体之间的关系，得到多个知识图谱，所述微调后的大语言模型是根据标注数据集和目标函数，对预训练大语言模型的参数进行更新得到； 将多个知识图谱输入关系图卷积网络，通过关系图卷积网络对输入的知识图谱进行处理，学习知识图谱中实体和关系的特征表示； 基于学习到的特征表示，对多个知识图谱进行融合，得到第一融合知识图谱； 采用实体注意力机制对融合后的知识图谱进行加权求和，得到第二融合知识图谱； 对第二融合知识图谱分别进行属性嵌入和实体嵌入操作，得到属性嵌入向量和实体嵌入向量； 基于属性嵌入向量和实体嵌入向量构建原始相似矩阵，并对原始相似矩阵进行优化处理，根据优化后的相似矩阵确定实体对齐结果； 根据实体对齐结果构建完整的医学知识图谱。

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