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龍圖騰網獲悉華中科技大學申請的專利面向實體、三元組聯合推理的知識表示學習模型構建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：CN115563304B 。

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：202211184766.0，技術領域涉及：G06F16/36；該發明授權面向實體、三元組聯合推理的知識表示學習模型構建方法是由路松峰;康崢;朱建新設計研發完成，并于2022-09-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向實體、三元組聯合推理的知識表示學習模型構建方法在說明書摘要公布了：本發明屬于知識圖譜表示學習領域，具體涉及面向實體、三元組聯合推理的知識表示學習模型構建方法，包括：將已有三元組數據集作為實體推理正樣本集，從中采樣構建多個三元組對，對每個三元組對隨機賦予邏輯關系，構成三元組推理正樣本集；構建模型訓練樣本集，每個訓練樣本包括：對于實體推理正樣本集合中的每個正樣本，依次取出實體推理正樣本并生成對應的負樣本，對于三元組推理正樣本集也進行相同的操作；采用訓練樣本，以最小化實體?三元組聯合推理損失為目標優化模型參數，得到面向實體、三元組聯合推理的知識表示學習模型。本發明可同時實現對實體關系和三元組關系進行聯合推理的知識圖譜表示學習。

本發明授權面向實體、三元組聯合推理的知識表示學習模型構建方法在權利要求書中公布了：1.一種面向實體、三元組聯合推理的知識表示學習模型構建方法，其特征在于，包括： 將已有三元組數據集作為實體推理正樣本集，并從中以隨機采樣的方式，采樣構建多個三元組對，對每個所述三元組對隨機賦予一種邏輯關系，構成三元組推理正樣本集； 構建模型訓練樣本集，每個訓練樣本的組成包括：通過從所述實體推理正樣本集中隨機采樣得到的實體推理正樣本，通過對該實體推理正樣本處理構建的負樣本，通過從所述三元組推理正樣本集中隨機采樣得到的三元組推理正樣本，以及通過對該三元組推理正樣本處理構建的負樣本； 采用均勻分布初始化每個訓練樣本；采用初始化后的所有訓練樣本，以最小化實體-三元組聯合推理損失為目標，優化實體-三元組聯合表示學習模型中的參數，得到面向實體、三元組聯合推理的知識圖譜表示學習模型； 其中，實體推理負樣本的生成方式為： 對實體推理正樣本集中每個三元組h,r,r的頭實體或尾實體進行修改，其中，選擇修改頭實體的概率為P，選擇修改尾實體的概率為1-P，修改后的三元組表示為h′,r′,t′，若修改后的三元組在所述實體推理正樣本集中沒有出現，則將h′,r′,t′作為一個實體推理負樣本； 三元組推理負樣本的生成方式為： 對三元組推理正樣本集中每個三元組推理樣本trih,trir,trit的頭三元組或尾三元組進行修改，其中，選擇修改頭三元組的概率為P，選擇修改尾三元組的概率為1-P，修改后的三元組推理樣本表示為tri′h,tri′r,tri′t，若修改后的三元組推理樣本在所述三元組推理正樣本集中沒有出現，則將tri′h,tri′r,tri′t作為一個三元組推理負樣本； 三元組實體為文本。

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