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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利基于本体增强和特征融合的知识图谱实体对齐方法及装置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：CN119808921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411936764.1，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权基于本体增强和特征融合的知识图谱实体对齐方法及装置是由王石;宋浩;资康莉设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于本体增强和特征融合的知识图谱实体对齐方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于本体增强和特征融合的知识图谱实体对齐方法和装置，包括：获取待实体对齐的多个知识图谱；通过本体增强编码器将知识知识图谱引入本体信息，得到增强图谱；结构编码器提取增强图谱的结构信息，得到知识图谱的结构特征；通过关系编码器提取知识图谱的关系信息，得到关系特征；通过属性编码器器提取知识图谱的属性信息，生成属性特征；通过实体名称编码器，将知识图谱的实体名称信息进行提取，生成实体名称特征；对上述特征向量和实体名称特征分别进行动态特征加权后，进行特征融合形成统一实体向量表示，通过自适应对比学习的方法对形成统一的实体向量进行实体对齐，得到多个知识图谱的实体对齐知识图谱，作为实体对齐结果。

本发明授权基于本体增强和特征融合的知识图谱实体对齐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于本体增强和特征融合的知识图谱实体对齐方法，其特征在于，包括： 初始步骤，获取待实体对齐的多个知识图谱；构建本体增强编码器、结构编码器、关系编码器、属性编码器和实体名称编码器； 特征提取步骤，通过该本体增强编码器将该知识图谱引入本体信息，得到增强图谱；结构编码器提取该增强图谱的结构信息，得到该知识图谱的结构特征；通过该关系编码器提取该知识图谱的关系信息，得到关系特征；通过该属性编码器提取该知识图谱的属性信息，生成属性特征；通过实体名称编码器，将该知识图谱的实体名称信息进行提取，生成实体名称特征； 融合对齐步骤，对该结构特征向量、关系特征、属性特征向量和该实体名称特征分别进行动态特征加权后，进行特征融合形成统一实体向量表示，通过自适应对比学习的方法对形成统一的实体向量进行实体对齐，得到该多个知识图谱的实体对齐知识图谱，作为实体对齐结果； 该本体增强编码器用于对知识图谱进行本体信息增强，该本体增强编码器由基于图卷积网络的拓扑聚合层、三元关系建模层和本体增强三元生成层组成，该本体增强三元组生成层用于将语义和本体信息相结合，获得增强的本体三元组表示。

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