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龍圖騰網獲悉合肥工業大學申請的專利一種分階段的領域知識圖譜擴充方法及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115203425B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210409533.X，技術領域涉及：G06F16/36；該發明授權一種分階段的領域知識圖譜擴充方法及存儲介質是由趙沖;葛久松;何煦;陳逸康;李寶璐;衛星;韓知淵設計研發完成，并于2022-04-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種分階段的領域知識圖譜擴充方法及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明的一種分階段的領域知識圖譜擴充方法及存儲介質，包括：獲取電力領域設備日常巡檢數據并預處理；然后基于預處理后的語料文本，采用遠程監督擴展標注數據集，并通過數據分割器將數據集劃分為正負樣本；接著利用結合注意力機制的神經網絡模型獲取待擴充的預測三元組數據；通過相似度匹配算法去除超過閾值的預測三元組，剩余三元組通過局部定位器找到對應局域圖結構；然后通過屬性判別器判定待擴充三元組的真假，將屬性值為真的三元組放入預測三元組候選域；構建電力領域知識圖譜擴充模型并訓練；通過訓練后的電力領域知識圖譜擴充模型獲得完備的領域知識圖譜。本發明能夠有效解決電力領域知識圖譜的數據稀疏性問題，提高領域知識圖的完備性。

本發明授權一種分階段的領域知識圖譜擴充方法及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種分階段的領域知識圖譜擴充方法，其特征在于，包括 獲取電力領域設備日常巡檢數據，預處理原始語料并剔除不包含敏感實體詞的無效語料； 基于所述預處理后的語料文本，采用遠程監督擴展標注數據集，并通過數據分割器將數據集劃分為正負樣本，其中正樣本作為實體關系抽取的初始訓練數據，負樣本作為補充； 利用結合注意力機制的神經網絡模型獲取待擴充的預測三元組數據； 通過相似度匹配算法去除超過閾值的預測三元組，剩余三元組通過局部定位器找到對應局域圖結構； 通過屬性判別器判定待擴充三元組的真假，將屬性值為真的三元組放入預測三元組候選域； 構建電力領域知識圖譜擴充模型，并使用初始化訓練數據訓練所述模型，通過訓練后的電力領域知識圖譜擴充模型獲得完備的領域知識圖譜； 其中，通過相似度匹配算法去除超過閾值的預測三元組，包括： 將原始知識圖譜中的實體和關系映射為向量表示； 設置相似度上限閾值為f; 以預測三元組的頭實體和尾實體對應的特征向量作為基準，掃描原始知識圖譜,計算待擴充預測三元組的余弦相似度； 對于相似度超過閾值的預測三元組予以舍棄； 符合條件的預測三元組輸入局部定位器，通過頭實體標簽匹配對應的局域圖結構，以減少計算復雜度； 利用屬性判別器中的常識標簽，判定預測三元組的屬性值，篩選出嚴重偏離事實的預測三元組予以舍棄。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥工業大學，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市包河區屯溪路193號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。