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龍圖騰網獲悉吉林大學申請的專利一種基于元學習的小樣本知識圖譜補全方法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：CN115438192B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202211125241.X，技術領域涉及：G06F16/36；該發明授權一種基于元學習的小樣本知識圖譜補全方法是由劉露;汪雨竹;彭濤;包鐵;王上;張雪松設計研發完成，并于2022-09-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于元學習的小樣本知識圖譜補全方法在說明書摘要公布了：本發明公開了—種基于元學習的小樣本知識圖譜補全方法，該基于元學習的小樣本知識圖譜補全方法，包含鄰域關系元編碼器和匹配處理器兩部分組件，鄰域關系元編碼器將語義相似度從實體級轉移到關系級，用實體間的語義相似度和鄰域內的信息交互描述鄰域關系對長尾關系間的作用，將獲取到的關系嵌入轉移至查詢集中，更新關系元后，計算查詢集對應的新三元組的合理性得分，解決了小樣本知識圖譜的補全任務，對于知識圖譜中一個缺失尾實體的不完全三元組，將其中的頭實體稱為目標頭實體，關系稱為任務關系，給定任務關系對應的K個頭尾實體對構成的稱為參考集的集合，可以實現對缺失尾實體的預測任務。

本發明授權一種基于元學習的小樣本知識圖譜補全方法在權利要求書中公布了：1.一種基于元學習的小樣本知識圖譜補全方法，其特征在于，包括以下步驟： 1）鄰域關系元編碼器：利用參考實體的鄰域信息可以獲取關系的有效表示，對實體和關系的信息交換進行建模； 2）匹配處理器：由參考集信息實現關系元的更新，對參考實體和關系元信息進行匹配，更新關系元； 在步驟1）中，計算尾實體和頭實體的一跳鄰域實體之間的相似度度量： 1 其中和分別表示參考集中的頭實體和尾實體鄰域的原始嵌入，和是可訓練參數，以參考集中頭或尾實體和鄰域實體之間的相似度作為鄰域關系對任務關系的注意力，鄰域內編號為i的鄰域關系與任務關系之間的注意力系數為： 2 其中是參考頭尾實體對應的鄰域中鄰域關系和鄰域實體的集合； 將注意力系數作為鄰域關系對任務關系的影響因子，得到參考集中序號m的一個參考實體對對應的關系元表示，稱為鄰域感知關系嵌入： 3 其中的是隨機選取的某些鄰域關系嵌入，該任務關系的原始嵌入和它的鄰域感知關系嵌入相加輸入一個全連接層，得到第個參考實體對對應的任務關系嵌入： 4 其中是由翻譯距離模型中的得分函數，轉化為的計算得到的，是LeakyReLU激活函數，是可學習參數，對個參考實體對的嵌入結果求平均，獲得關系元。5

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吉林大學，其通訊地址為：130012 吉林省長春市前進大街2699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”。