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龙图腾网获悉湖北大学申请的专利面向开放知识库的概念依赖关系识别方法、介质和设备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：CN120995052B 。

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：202511508272.7，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权面向开放知识库的概念依赖关系识别方法、介质和设备是由黄志芳;孟禹;肖奎;张淼;陈翔设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向开放知识库的概念依赖关系识别方法、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向开放知识库的概念依赖关系识别方法、介质和设备，涉及自然语言处理技术领域，面向开放知识库的概念依赖关系识别方法主要包括：利用概念描述文本集合和对比学习目标函数对预训练语言模型进行训练得到概念表示学习模型；根据所述概念表示学习模型，利用深度互学方法，得到概念依赖关系识别模型；利用所述概念依赖关系识别模型进行概念依赖关系识别。实施本发明提供的面向开放知识库的概念依赖关系识别方法、介质和设备，能提升概念依赖关系识别的鲁棒性和计算效率。

本发明授权面向开放知识库的概念依赖关系识别方法、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种面向开放知识库的概念依赖关系识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：利用概念描述文本集合和对比学习目标函数对预训练语言模型进行训练，得到概念表示学习模型； S2：根据所述概念表示学习模型，利用深度互学方法，得到概念依赖关系识别模型； S3：利用所述概念依赖关系识别模型进行概念依赖关系识别； 所述对比学习目标函数，如公式： ， 其中，为对比学习目标函数，即，每个训练批次的对比学习训练目标；表示批次大小；表示两个嵌入之间的余弦相似度；和分别表示概念的描述文本和复制概念的描述文本的嵌入；和分别表示概念的描述文本和复制概念的描述文本的嵌入，是温度系数； 步骤S2具体包括： S21：复制概念表示学习模型得到第一同构模型和第二同构模型； S22：构建第一总损失函数和第二总损失函数； S23：利用所述第一总损失函数和第二总损失函数对所述第一同构模型和第二同构模型进行训练，得到训练好的第一同构模型和训练好的第二同构模型； S24：利用验证集对所述训练好的第一同构模型和训练好的第二同构模型进行测试，选择性能最好的同构模型，得到概念依赖关系识别模型。

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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