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龙图腾网获悉新华智云科技有限公司申请的专利知识图谱中重复实体的去重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：CN114386418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210022901.5，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权知识图谱中重复实体的去重方法是由魏旭;胡彪;刘方然;徐常亮设计研发完成，并于2022-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本知识图谱中重复实体的去重方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种知识图谱中重复实体的去重方法，通过利用一个训练用知识图谱中实体的实体信息构建多个正和或反例作为预训练模型调整的训练数据，节省标注成本，而且将实体去重目标转化为文本二分类任务，大大降低了实体去重的难度，不用引入量化计算的指标，且正反例数量足够多的条件下，调整后的预训练模型作为实体去重模型，它的去重准确率不会降低，反而相对传统去重方法会有显著的提高。

本发明授权知识图谱中重复实体的去重方法在权利要求书中公布了：1.一种知识图谱中重复实体的去重方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练用知识图谱； 提取所述训练用知识图谱中一个实体的实体信息，将实体信息中的结构化数据转化为非结构化数据； 依据转化后的非结构化数据，通过以下方式构建多个正例和或多个反例： A、将所述实体的实体信息拆分为多个部分信息，每一个部分信息对应所述实体的一种属性； b、选取多个不同的部分信息组成不同的正例； c、选取预设数量的部分信息，将所述预设数量的部分信息依照不同的顺序排列，以组成不同的正例； d、从服务器调取多个实体模板，将所有部分信息与不同的实体模板对齐，输出不同的正例； e、将必要属性标签对应的部分信息替换为可替换词条生成反例； 返回所述提取所述训练用知识图谱中一个实体的实体信息的步骤，直至所述训练用知识图谱中预设个数的实体中每一个实体的多个正例和或多个反例均被构建完毕； 将所有正例和反例作为训练数据输入预训练模型，对所述预训练模型进行训练，以将预训练模型调整为实体去重模型； 获取待去重知识图谱，从所述待去重知识图谱中选取多个同名称的待去重实体； 将所述多个同名称的待去重实体导入所述实体去重模型，运行所述实体去重模型对所述待去重知识图谱进行实体去重，包括： 创建同名称实体集合，选取同名称实体与其他实体两两进行比较； 若判定为同一实体，则进行实体融合，融合时保留共有属性中总字符数多的信息，并整合非共有属性。

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