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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利一种基于信息瓶颈的多模态实体对齐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：CN120706425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202410320929.6，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种基于信息瓶颈的多模态实体对齐方法及系统是由苏涛宇;柳厅文;盛傢伟;王士承;张兴华;李全刚设计研发完成，并于2024-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信息瓶颈的多模态实体对齐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于信息瓶颈的多模态实体对齐方法及系统。该方法获取多模态知识图谱的数据；利用多模态变分编码器对多模态知识图谱的数据进行特征提取，得到特定模态特征；利用多模态信息正则项对特定模态特征进行基于信息瓶颈的正则化处理，最小化对齐无关信息，最大化对齐相关信息，并通过加权模态融合策略得到混合模态特征；利用多模态信息正则项的处理结果完成多模态实体对齐任务。本发明既能最大化保留对齐相关信息，同时又能最小化对齐无关信息的影响，从而提升多模态知识图谱实体对齐的准确率。

本发明授权一种基于信息瓶颈的多模态实体对齐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于信息瓶颈的多模态实体对齐方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多模态知识图谱的数据； 利用多模态变分编码器对多模态知识图谱的数据进行特征提取，得到特定模态特征； 利用多模态信息正则项对特定模态特征进行基于信息瓶颈的正则化处理，并通过加权模态融合策略得到混合模态特征； 利用多模态信息正则项的处理结果完成多模态实体对齐任务； 所述多模态信息正则项包括特定模态信息瓶颈正则项与混合模态信息对比正则项； 所述特定模态信息瓶颈正则项在每个模态的特征变量上进行信息瓶颈处理，得到信息瓶颈正则化损失函数Lm： 其中表示来自两个多模态知识图谱G1与G2的原始信息，Ym表示实体对齐的监督信息，表示获取的来自G1与G2的不同模态的信息表示，βm表示控制不同模态中有效信息保留程度，I表示互信息计算；对于多种模态信息定义信息瓶颈正则化项 其中，g,v,a,r分别表示图结构模态g，视觉模态v，属性模态a和关系模态r； 所述混合模态信息对比正则项采用加权模态融合策略，利用不同模态之间的互补效应生成混合模态特征变量，然后采用对比学习来最大化两个多模态知识图谱的等价实体对之间的互信息： 其中am是每个模态对应的权重，Zm是通过对每个模态m∈{g,v,a,r}进行重参数化操作获取的模态最终信息表示；所述混合模态信息对比正则项为： 其中，表示两个多模态知识图谱的中实体的混合模态表示。

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