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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種基于神經符號增強的知識庫復雜查詢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：CN115391507B 。

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：202211005950.4，技術領域涉及：G06F16/3329；該發明授權一種基于神經符號增強的知識庫復雜查詢方法是由陳華鈞;許澤眾;張文;葉鵬設計研發完成，并于2022-08-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于神經符號增強的知識庫復雜查詢方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于神經符號增強的知識庫復雜查詢方法，利用關系映射操作中符號和神經單獨推理并且互相轉化的方式緩解圖譜不全和多不推理中級聯誤差的問題，然后使用符號表示的上完成邏輯計算，并且轉為嵌入表示，可以采用任何已知的神經推理方法代替框架中神經推理的部分，具有較強的擴展性。同時僅僅需要鏈接預測任務訓練知識表示模型即可完成復雜邏輯的查詢。該方法對于在知識圖譜中表示中復雜邏輯問句的推理和查詢具有很好的實用價值。

本發明授權一種基于神經符號增強的知識庫復雜查詢方法在權利要求書中公布了：1.一種基于神經符號增強的知識庫復雜查詢方法，包括以下步驟： 步驟1，接收關于商品查詢的邏輯表達式，其中，邏輯表達式通過邏輯操作連接缺失三元組形成； 步驟2，利用參數優化的知識表示模型學習邏輯表達式中缺失三元組中已知實體和關系的嵌入表示，同時初始化關系映射中初始實體的符號表示，符號表示中每個元素代表對應實體的概率值； 步驟3，對于邏輯表達式中缺失三元組，基于實體的嵌入表示和符號表示進行缺失三元組的關系映射推理，以預測缺失三元組中缺失實體的嵌入表示和符號表示，還利用缺失實體的嵌入表示補充缺失實體的符號表示，并利用補充后的缺失實體的符號表示修正缺失實體的嵌入表示，包括： 首先，計算缺失實體的嵌入表示vt與電商知識圖譜中所有實體的嵌入表示之間的相似度，得到相似度向量Y； 然后，對相似度向量Y做激活處理后得到pt′，將pt′添加到缺失實體的符號表示pt中，進行歸一化處理得到pt″； 最后，利用pt″來修正缺失實體的嵌入表示vr，得到修正后的嵌入表示vt′： 其中，St表示符號表示pt″中非零元素對應的實體的集合，ei表示屬于集合St中的第i個實體，表示實體ei的嵌入表示，MLP表示多層感知機，表示符號表示pt″中實體ei對應的概率值，|St|表示集合St中實體的數量； 步驟4，對于邏輯表達式中的邏輯操作，基于缺失實體的符號表示進行邏輯操作推理，得到預測實體的符號表示，并基于預測實體的符號表示計算預測實體的嵌入表示，其中，邏輯操作推理包括： 針對邏輯表達式中的邏輯操作與：根據已知邏輯操作與連接的兩個缺失三元組中缺失實體的符號表示p1和p2，對p1和p2進行與操作，即p1∧p2，對應計算預測實體的符號表示其中，g·表示歸一化函數，符號表示哈達瑪積； 針對邏輯表達式中的邏輯操作或：根據已知邏輯操作或連接的兩個缺失三元組中缺失實體的符號表示p1和p2，對p1和p2進行或操作，即p1∨p2，對應計算預測實體的符號表示 針對邏輯表達式中的邏輯操作非：根據已知邏輯操作非連接的缺失三元組中缺失實體的符號表示p，對p進行非操作，即對應計算預測實體的符號表示其中，α表示常數，|ne|表示電商知識圖譜中實體的數量； 步驟5，將預測實體作為候選目標實體時，綜合預測實體的符號表示和嵌入表示來從候選目標實體中確定最終的目標實體，該目標實體即為針對邏輯表達式得到的查詢結果； 所述知識表示模型在被應用之前需要經過參數優化的，參數優化包括： 從電商知識圖譜中提取知識表達語句，并對知識表達語句中的關鍵詞進行掩碼處理后，轉換成通過邏輯操作連接缺失三元組的邏輯表達式作為樣本數據，學習目標是搜索掩碼關鍵詞； 按照步驟2-步驟4根據樣本數據計算預測實體的符號表示和嵌入表示； 根據預測實體的嵌入表示構建第一損失，根據預測實體的符號表示構建第二損失，根據預測實體的符號表示轉換到嵌入表示來構建第三損失； 根據三個損失來優化知識表示模型的參數。

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