大连海洋大学张思佳获国家专利权
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龙图腾网获悉大连海洋大学申请的专利基于带噪声数据集的强鲁棒性知识图谱三元组质检网络模型训练方法及质检方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116150401B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310121294.2，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权基于带噪声数据集的强鲁棒性知识图谱三元组质检网络模型训练方法及质检方法是由张思佳;王梓铭;王水涛;毕甜甜;杨景杰;安宗诗设计研发完成，并于2023-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于带噪声数据集的强鲁棒性知识图谱三元组质检网络模型训练方法及质检方法在说明书摘要公布了：基于带噪声数据集的强鲁棒性知识图谱三元组质检网络模型训练方法及质检方法，属于知识图谱三元组质检领域，为了解决仅以孤立的三元组作为正样本，会极大削弱知识图谱包含的知识的问题，构建数据集，所述数据集中包括源三元组；构建头部和尾部实体间存在传递关系构成的隐含三元组；构建噪声三元组；获取三元组的置信度；通过网络模型聚合得到三元组融合特征；网络模型通过多标签分类算法对实体间关联关系训练将实体不存在关联关系的三元组与实体存在关联关系的三元组进行区分；通过特征建模过程中实体关联关系损失和二分类交叉熵损失优化模型参数，效果是提高知识图谱包含的知识，更准确的挖掘知识图谱节点之间的隐含语义关系。
本发明授权基于带噪声数据集的强鲁棒性知识图谱三元组质检网络模型训练方法及质检方法在权利要求书中公布了：1.一种基于带噪声数据集的强鲁棒性知识图谱三元组质检网络模型训练方法，其特征在于，用于知识推荐和搜索，包括： 构建数据集，所述数据集中包括头部和尾部实体间存在直接关系构成的源三元组，所述数据集为WN18RR； 根据所述数据集构建头部和尾部实体间存在传递关系构成的隐含三元组； 根据所述数据集的源三元组构建噪声三元组； 获取所述源三元组、隐含三元组以及噪声三元组的置信度； 通过网络模型提取所述源三元组、隐含三元组以及噪声三元组的初始特征、静态特征以及内部关联特征，聚合得到源三元组、隐含三元组以及噪声三元组的融合特征； 根据所述源三元组、隐含三元组以及噪声三元组的融合特征，网络模型通过多标签分类算法对实体间关联关系训练将实体不存在关联关系的三元组与实体存在关联关系的三元组进行区分； 通过特征建模过程中实体关联关系损失和总损失优化模型参数。
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