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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种地下水位与建筑物风险知识图谱的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：CN120764644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510869932.8，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种地下水位与建筑物风险知识图谱的补全方法是由郭艳军;夏敏;陈广峰;潘懋;王璐设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地下水位与建筑物风险知识图谱的补全方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种地下水位与建筑物风险知识图谱的补全方法。本方法为：1对地下水位与建筑物风险知识图谱中的实体进行频率分析，将出现频率低于设定阈值的实体作为长尾实体；2对于每一长尾实体a，获取与地下水位或建筑物风险相关的舆情信息，将舆情信息中的实体以及从所选外部数据源中收集与长尾实体a相关的信息作为长尾实体a的语义背景；3从多模态数据中提取与长尾实体a相关联的特征，作为长尾实体a的特征；4将长尾实体a的特征及语义背景输入大语言模型，得到长尾实体a的特征向量；5基于该长尾实体a的特征向量，利用图神经网络获取图谱中长尾实体a与其邻近实体之间的关系，完成对地下水位与建筑物风险知识图谱的补全。

本发明授权一种地下水位与建筑物风险知识图谱的补全方法在权利要求书中公布了：1.一种地下水位与建筑物风险知识图谱的补全方法，其步骤包括： 1对地下水位与建筑物风险知识图谱中的实体进行频率分析，将出现频率低于设定阈值的实体作为长尾实体； 2对于每一长尾实体a，获取与地下水位或建筑物风险相关的舆情信息，抽取所述舆情信息中的实体作为所述长尾实体a的语义背景之一；从所选外部数据源中收集与长尾实体a相关的信息作为所述长尾实体a的语义背景之一； 3将获取的长尾实体a的语义背景进行融合作为所述长尾实体a的语义背景； 4从与地下水位或建筑物风险相关的多模态数据中提取与所述长尾实体a相关联的特征，作为所述长尾实体a的特征； 5将所述长尾实体a的特征及语义背景输入大语言模型，得到所述长尾实体a的特征向量； 6基于该长尾实体a的特征向量，利用图神经网络获取所述地下水位与建筑物风险知识图谱中所述长尾实体a与其邻近实体之间的关系，根据所述关系完成对所述地下水位与建筑物风险知识图谱的补全。

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