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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种知识图谱的构建方法及装置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：CN115658920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211368690.7，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种知识图谱的构建方法及装置是由王懋;李璇;李鸿飞;黄宏斌;刘丽华;韩鹏;胡芳槐设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种知识图谱的构建方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种知识图谱的构建方法及装置。该方法包括：确定第一数据的模态类别，所述第一数据是指从用于构建知识图谱的原始数据中提取得到的单模态数据；如果所述模态类别包括多个类别，获取各模态类别分别对应的第一数据的表示向量；构建第一知识图谱，所述第一知识图谱是指基于所有所述表示向量进行知识抽取后，由抽取得到的知识构建得到的知识图谱；构建第二知识图谱，所述第二知识图谱是指对所述第一知识图谱包含的知识进行知识融合和知识补全得到的知识图谱。通过该方法构建的知识图谱，充分蕴含了各种模态关联的信息，不会割裂各种模态信息之间的关联关系，准确度更高，适用性更好。

本发明授权一种知识图谱的构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种知识图谱的构建方法，其特征在于，所述方法包括： 确定第一数据的模态类别，所述第一数据是指从用于构建知识图谱的原始数据中提取得到的单模态数据； 如果所述模态类别包括多个类别，获取各模态类别分别对应的第一数据的表示向量； 构建第一知识图谱，所述第一知识图谱是指基于所有所述表示向量进行知识抽取后，由抽取得到的知识构建得到的知识图谱； 构建第二知识图谱，所述第二知识图谱是指对所述第一知识图谱包含的知识进行知识融合和知识补全得到的知识图谱； 所述方法还包括： 如果所述模态类别包括一个类别，构建第一实体图谱，所述第一实体图谱是指采用基于所述模态类别对应的预训练模型和或表示学习模型训练得到的知识抽取模型，对所述第一数据进行实体知识抽取后，由抽取得到的知识构建得到的知识图谱； 构建第一属性图谱，所述第一属性图谱是指采用基于所述预训练模型和或所述表示学习模型训练得到的知识抽取模型对所述第一实体图谱进行属性知识抽取得到的知识图谱； 构建第一关系图谱，所述第一关系图谱是指采用基于所述预训练模型和或所述表示学习模型训练得到的知识抽取模型对所述第一实体图谱进行关系知识抽取得到的知识图谱； 构建第一事件图谱，所述第一事件图谱是指采用基于所述预训练模型和或所述表示学习模型训练得到的知识抽取模型对所述第一实体图谱进行事件知识抽取得到的知识图谱； 构建第三知识图谱，所述第三知识图谱是指由所述第一实体图谱、所述第一属性图谱、所述第一关系图谱和所述第一事件图谱合并得到的知识图谱； 构建第四知识图谱，所述第四知识图谱是指对所述第三知识图谱包含的知识进行知识融合和知识补全得到的知识图谱。

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