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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江天演維真網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司申請的專利知識圖譜構(gòu)建模型的訓練和知識圖譜構(gòu)建方法、裝置及設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN118734948B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202410747676.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N5/022；該發(fā)明授權(quán)知識圖譜構(gòu)建模型的訓練和知識圖譜構(gòu)建方法、裝置及設(shè)備是由鄭新立;易飛;劉卓;龔明設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-06-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本知識圖譜構(gòu)建模型的訓練和知識圖譜構(gòu)建方法、裝置及設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種知識圖譜構(gòu)建模型的訓練和知識圖譜構(gòu)建方法、裝置及設(shè)備，涉及農(nóng)業(yè)和人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及計算機自然語言處理和計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取目標多模態(tài)樣本；所述目標多模態(tài)樣本包括樣本圖像和樣本文本；對所述目標多模態(tài)樣本進行特征提取，得到所述目標多模態(tài)樣本的樣本圖文特征；根據(jù)所述樣本圖文特征、實體標簽和關(guān)系標簽，對知識圖譜構(gòu)建模型進行訓練。通過上述技術(shù)方案，能夠構(gòu)建動態(tài)且全面的農(nóng)業(yè)知識圖譜。

本發(fā)明授權(quán)知識圖譜構(gòu)建模型的訓練和知識圖譜構(gòu)建方法、裝置及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種知識圖譜構(gòu)建模型的訓練方法，其特征在于，包括： 獲取目標多模態(tài)樣本；所述目標多模態(tài)樣本包括樣本圖像和樣本文本； 對所述目標多模態(tài)樣本進行特征提取，得到所述目標多模態(tài)樣本的樣本圖文特征； 根據(jù)所述樣本圖文特征、實體標簽和關(guān)系標簽，對知識圖譜構(gòu)建模型進行訓練；其中，所述知識圖譜構(gòu)建模型包括實體識別子模型和關(guān)系提取子模型；所述實體識別子模型包括第一教師模型和第一學生模型；所述關(guān)系提取子模型包括第二教師模型和第二學生模型； 其中，所述根據(jù)所述樣本圖文特征、實體標簽和關(guān)系標簽，對知識圖譜構(gòu)建模型進行訓練，包括： 采用所述實體識別子模型，對所述樣本圖文特征進行實體識別，得到所述第一教師模型輸出的第一預(yù)測實體、所述第一學生模型輸出的第二預(yù)測實體、所述第一教師模型中第一教師特征提取層輸出的第一圖文特征、以及所述第一學生模型中第一學生特征提取層輸出的第二圖文特征； 根據(jù)所述第一預(yù)測實體、所述第二預(yù)測實體、所述第一圖文特征、所述第二圖文特征和所述實體標簽，確定實體訓練損失； 采用所述關(guān)系提取子模型，對所述樣本圖文特征進行關(guān)系提取，得到所述第二教師模型輸出的第一預(yù)測關(guān)系、所述第二學生模型輸出的第二預(yù)測關(guān)系、所述第二教師模型中第二教師特征提取層輸出的第一關(guān)系表示、以及所述第二學生模型中第二學生特征提取層輸出的第二關(guān)系表示； 根據(jù)所述第二預(yù)測關(guān)系、所述第一關(guān)系表示、所述第二關(guān)系表示、所述目標多模態(tài)樣本所屬目標聚類簇對應(yīng)的樣本圖文特征、以及所述關(guān)系標簽，確定關(guān)系訓練損失； 根據(jù)所述實體訓練損失和所述關(guān)系訓練損失，確定模型訓練損失，并采用所述模型訓練損失對知識圖譜構(gòu)建模型進行訓練。

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