齐鲁工业大学;山东省计算中心(国家超级计算济南中心)洪晟译获国家专利权
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龙图腾网获悉齐鲁工业大学;山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利基于图注意力网络与额外信息的常识知识图谱补全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：CN115757829B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202211466264.7，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于图注意力网络与额外信息的常识知识图谱补全方法是由洪晟译;钱恒;高永超设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于图注意力网络与额外信息的常识知识图谱补全方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图注意力网络与额外信息的常识知识图谱补全方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，属于知识图谱技术领域。包括获取额外信息，对额外信息中的实体描述信息和事实信息进行编码处理；将编码处理后的实体描述信息、事实信息和常识知识图谱中的实体和关系进行融合，得到融合嵌入表示；将融合嵌入表示输入图注意力网络层，聚合实体的邻域信息，获取实体嵌入表示、关系嵌入表示；对实体嵌入表示和关系嵌入表示进行特征解码。能够极大程度的丰富了实体语义信息，解决了当前补全技术仅单一利用三元组或其他额外信息，无法应对关系挖掘不充分和信息不完整的常识知识图谱中的知识图谱补全的问题。
本发明授权基于图注意力网络与额外信息的常识知识图谱补全方法在权利要求书中公布了：1.基于图注意力网络与额外信息的常识知识图谱补全方法，其特征是，包括： 获取常识知识图谱的额外信息，其中，额外信息包括实体描述信息和事实信息、实体的邻域信息；对实体描述信息和事实信息进行编码处理； 将编码处理后的实体描述信息、事实信息和常识知识图谱中的实体进行融合，将编码处理后的事实信息和常识知识图谱中的关系进行融合，得到融合嵌入表示； 将融合嵌入表示输入图注意力网络层，聚合实体的邻域信息，获取实体嵌入表示和关系嵌入表示； 对实体嵌入表示和关系嵌入表示进行特征解码； 对事实信息进行编码处理的具体步骤包括： 利用TransE模型生成常识知识图谱的初始实体嵌入和初始关系嵌入，将初始实体嵌入和初始关系嵌入输入Bi-LSTM层,得到事实的正向嵌入表示和反向嵌入表示； 将事实的正向嵌入表示和反向嵌入表示融合，通过一维卷积神经网络提取特征，获取事实信息嵌入表示。
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