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龍圖騰網獲悉西南石油大學申請的專利一種基于碳中和潛在語義的中文動態知識圖譜補全的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：CN116521902B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202310541413.X，技術領域涉及：G06F16/36；該發明授權一種基于碳中和潛在語義的中文動態知識圖譜補全的方法是由朱西平;肖麗娟;楊歡;高昂;郭露;陳怡男;陳惠芬;梁琳設計研發完成，并于2023-05-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于碳中和潛在語義的中文動態知識圖譜補全的方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于碳中和潛在語義的中文動態知識圖譜補全的方法，使用碳中和文本關鍵信息，便于碳中和準確搜索，同時也有利于碳中和。基于對比學習，結合正樣本和負樣本數據，有效的緩解數據不豐富問題，考慮到時間和相似軟邏輯，提出基于時間路徑的拓撲結構方法和相似軟邏輯約束方法將拓撲結構和其他軟邏輯融合在語言模型中，以改善補全語義不足錯誤，為避免模型在訓練過程中，完全忽略掉負樣本和正樣本之間的關系，利用軟標簽和硬標簽相互學習來有效的補全知識圖譜，使所得結果更加合理可靠。本發明除用于碳中和動態知識圖譜補全外，還可以用于其他需要四元組嵌入的下游任務，具有廣泛的應用價值。

本發明授權一種基于碳中和潛在語義的中文動態知識圖譜補全的方法在權利要求書中公布了：1.一種基于碳中和潛在語義的中文動態知識圖譜補全的方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：將碳中和相關四元組分為時間關系的頭實體和單獨尾實體； S2：將上述所得時間關系的頭實體替換為相關的文本描述，將其文本描述組合為[CLS],[htext],[SEP],[T],[rtext],[SEP]送入MacBERT編碼器中得到相關嵌入向量ehTr； S3：將上述所得單獨尾實體替換為相關的文本描述，將其文本描述組合為[CLS],[ttext],[SEP]送入另外一個MacBERT編碼器中得到相關嵌入向量et； S4：利用余弦相似度計算時間關系的頭實體向量ehTr和尾實體向量et進行點積計算，用于三元組補全； S5：期間使用對比實驗，通過添加負樣本來與正樣本進行對比學習和圖重排序提高整體模型效率； S6：知識圖譜的拓撲結構和軟邏輯規則中也存在部分潛在語義，將知識圖譜的拓撲結構和軟邏輯規則嵌入到語言預訓練模型中； S7：計算原神經網絡損失時使用平均池化，軟標簽模塊使用最大池化時，那么在整體模型測試階段，利用平均池化獲得頭實體和關系的文本描述句子嵌入與平均池化獲得候選尾實體的文本描述句子嵌入用于得到一組預測分數，再利用最大池化獲得的候選尾實體的文本描述句子嵌入得到另一組預測分數，最后將兩組分數進行比較分析得到最終的預測結果。

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西南石油大學，其通訊地址為：610500 四川省成都市新都區新都大道8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”。