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龙图腾网获悉湖北大学申请的专利基于门控自注意力对比图神经网络概念先决关系学习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：CN120996091B 。

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：202511501010.8，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权基于门控自注意力对比图神经网络概念先决关系学习方法是由黄志芳;孟禹;石梦瑶;肖奎;张淼;丁睿设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于门控自注意力对比图神经网络概念先决关系学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于门控自注意力对比图神经网络概念先决关系学习方法，涉及自然语言处理技术领域，基于门控自注意力对比图神经网络概念先决关系学习方法主要包括：根据目标概念及其描述，利用文本编码器生成文本嵌入集合，利用先决关系传递性构造先决关系图；以文本嵌入集合作为初始节点嵌入集合，利用对比损失函数和图神经网络更新节点嵌入集合得到所有概念节点表示；利用二元交叉熵损失函数和孪生网络得到概念之间的先决关系。实施本发明提供的基于门控自注意力对比图神经网络概念先决关系学习方法，能从稀疏和非结构化的知识概念中学习概念的先决条件关系。

本发明授权基于门控自注意力对比图神经网络概念先决关系学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于门控自注意力对比图神经网络概念先决关系学习方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：根据目标概念及其描述，利用文本编码器生成文本嵌入集合，利用先决关系传递性构造先决关系图； S2：根据所述先决关系图，以所述文本嵌入集合作为初始节点嵌入集合，利用对比损失函数和图神经网络更新节点嵌入集合，得到所有概念节点表示； S3：根据所述所有概念节点表示，利用二元交叉熵损失函数和孪生网络，得到概念之间的先决关系，具体包括： S31：利用二元交叉熵损失函数对孪生网络进行训练，得到训练好的孪生网络； S32：根据所述所有概念节点表示，利用所述训练好的孪生网络，得到概念之间的先决关系； 所述孪生网络，如公式： ， ， 其中，表示被前馈网络投影后的结果；表示激活函数；表示第个概念对应的节点嵌入；分别表示第个和第个概念；表示概念对中是的先决条件的概率；、、、分别是参数化的权重矩阵和偏差向量；是型函数；表示元素向乘法；表示向量的连接； 所述二元交叉熵损失函数，如公式： ， 其中，表示二元交叉熵损失函数；表示该域的训练数据集；表示概念对之间的真实先决关系。

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湖北大学，其通讯地址为：430062 湖北省武汉市武昌区友谊大道368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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