騰訊科技(深圳)有限公司黃劍輝獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利知識圖譜的表示學習方法和裝置、存儲介質及電子設備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：CN115114406B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202210809749.5，技術領域涉及：G06F16/3331；該發明授權知識圖譜的表示學習方法和裝置、存儲介質及電子設備是由黃劍輝設計研發完成，并于2022-07-11向國家知識產權局提交的專利申請。
本知識圖譜的表示學習方法和裝置、存儲介質及電子設備在說明書摘要公布了：本申請公開了一種知識圖譜的表示學習方法和裝置、存儲介質及電子設備。其中，該方法包括：獲取樣本三元組集合；通過樣本三元組集合對待訓練的初始表示學習模型進行訓練，直到初始表示學習模型對應的目標損失值滿足預設的損失條件，得到目標表示學習模型。本申請解決了知識圖譜表示為向量的準確性較低的技術問題。
本發明授權知識圖譜的表示學習方法和裝置、存儲介質及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種知識圖譜的表示學習方法，其特征在于，包括： 獲取樣本三元組集合，其中，所述樣本三元組集合中的樣本三元組包括：正樣本三元組和負樣本三元組，所述正樣本三元組是目標知識圖譜中的三元組，所述負樣本三元組是未出現在所述目標知識圖譜中的三元組，所述樣本三元組中包括樣本頭實體、樣本關系、樣本尾實體，所述樣本關系用于表示所述樣本頭實體到所述樣本尾實體的關系，實體包括人物和事件，關系包括人物關系和與所述人物相關的事件關系； 通過所述樣本三元組集合對待訓練的初始表示學習模型進行訓練，直到所述初始表示學習模型對應的目標損失值滿足預設的損失條件，得到目標表示學習模型，其中，所述目標損失值是根據第一損失值和第二損失值確定得到的損失值，所述第一損失值是根據所述正樣本三元組對應的第一距離和所述負樣本三元組對應的第二距離確定得到的損失值，所述第二損失值是根據所述正樣本三元組之間的預測相似度和實際相似度確定得到的損失值； 確定用于表征目標查詢語句的查詢向量，通過所述目標表示學習模型將所述目標知識圖譜中的三元組中的頭實體、關系、尾實體分別編碼成頭實體向量、關系向量、尾實體向量，通過向量之間的距離確定與所述目標查詢語句匹配的目標三元組，得到目標查詢結果。
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騰訊科技(深圳)有限公司，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區高新區科技中一路騰訊大廈35層；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”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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