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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利一种知识表示学习方法及系统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：CN116644811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310630648.6，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权一种知识表示学习方法及系统是由耿玉水;陈晓雨;梁虎;赵晶设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种知识表示学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种知识表示学习方法及系统，涉及表示学习领域，用待建模的知识库对构建的知识表示模型进行训练，学习知识库中三元组的知识表示，完成知识库的建模；知识表示模型包括信息提取模块和编码器；信息提取模块用于提取三元组的关系路径信息表示、文本描述信息表示和实体层次类型信息表示；编码器以三元组的关系路径信息表示、文本描述信息表示、实体层次类型信息表示和结构化信息表示为输入，输出三元组的实体和关系的向量表示；本发明通过融合关系路径、文本描述信息和实体的层次类型信息，考虑三元组中其他有效信息，有效地解决了实体和关系语义表示的不完整问题，改善知识表示学习的效果，高效实现知识图谱链接预测与三元组分类任务。

本发明授权一种知识表示学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种知识表示学习方法，其特征在于，用待建模的知识库对构建的知识表示模型进行训练，学习知识库中三元组的知识表示，完成知识库的建模； 所述知识表示模型包括信息提取模块和编码器； 所述信息提取模块，用于提取三元组的关系路径信息表示、文本描述信息表示以及实体层次类型信息表示； 其中，所述关系路径信息表示，表示实体对之间的关系，具体公式为： 其中，表示遍历实体对之间可能存在的关系路径，表示给定实体对之间有关系路径的可靠性，是归一化因子； 所述实体层次类型信息表示的提取方法为： 采用TKRL中的加权层次编码器，构建投影矩阵： 其中，n表示层次类型z的层数，是z的第i个子类型，表示的投影矩阵，表示的权重； 在获得投影矩阵之后，头实体和尾实体以TransR模型的方式分别投影到它们各自的特定空间中；对于具有相同关系的两种实体信息，采用同样的矩阵进行计算，得到实体层次类型信息表示，用能量函数表示为： 其中，是实体层次类型信息表示的能量函数，是投影矩阵，h、t表示实体向量，r表示关系向量； 所述编码器，以三元组的关系路径信息表示、文本描述信息表示、实体层次类型信息表示和结构化信息表示为输入，输出三元组的实体和关系的向量表示，将路径信息、文本描述信息、层次类型信息与原有三元组结构信息分别与关系向量结合，输入到由图注意力网络为主要结构的编码器中，使用图注意力机制捕获实体邻节点特征，找出每个实体与它的邻节点之间的相互影响，作为影响权重，基于影响权重，将结构化信息表示、关系路径信息表示、文本描述信息表示和实体层次类型信息表示进行加权编码，得到实体和关系的向量表示，用公式表示为： 其中，E是实体和关系的向量表示的能量函数，Es是基于结构化信息表示的能量函数，，Ep是基于关系路径信息表示的能量函数，Ed是基于文本描述信息表示的能量函数，Ez是基于实体层次类型信息表示的能量函数，分别对应Es、Ep、Ed、Ez的影响权重。

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齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501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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