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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于隐性关系注意力网络的小样本医学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：CN118245612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202410334589.2，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于隐性关系注意力网络的小样本医学知识图谱补全方法是由杨旭华;李起耀;黄玉娇;徐新黎设计研发完成，并于2024-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于隐性关系注意力网络的小样本医学知识图谱补全方法在说明书摘要公布了：一种基于隐性关系注意力网络的小样本医学知识图谱补全方法，首先在医学知识图谱中对任务医学关系进行特征提取，并捕捉一跳邻居的信息，实现任务医学实体的增强嵌入，然后对任务医学实体获取头尾实体邻居关系嵌入的相似性和动态关系嵌入，最后对两者进行融合，获得更具语义细粒度的关系表征，通过计算头实体、关系和尾实体之间的分数，来实现医学知识图谱补全。本发明考虑了医学知识图谱的邻居信息和关系嵌入信息，并进行融合，在小样本场景下，补全效果正确性高，效果好。

本发明授权基于隐性关系注意力网络的小样本医学知识图谱补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于隐性关系注意力网络的小样本医学知识图谱补全方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：医学知识图谱由三元组组成，三元组的实体包含药物、疾病、症状、医疗设备、传播途径、检查方法和治疗手段； 步骤2：获取医学知识图谱的初始实体嵌入向量集合和关系嵌入向量集合； 步骤3：从医学小样本任务关系的正向实体对抽取实体对形成参考集集合和正向查询集集合，从实体集合中抽取形成负向查询集集合，上述集合的所有实体称作医学实体，所有小样本任务关系和实体邻居关系称作医学关系； 步骤4：计算所有医学关系的增强特征关系嵌入，包括增强任务关系嵌入和增强实体邻居关系嵌入； 步骤5：计算所有医学实体对的增强任务关系嵌入与增强实体邻居关系嵌入的相似性得分； 步骤6:计算所有医学实体与一跳邻居之间的邻居感知嵌入； 步骤7:医学实体嵌入和实体邻居感知嵌入进行耦合获得所有医学实体的增强嵌入； 步骤8：计算头尾实体邻居关系向量的相似性，得到查询集邻居关系相似性集合和参考集邻居关系相似性集合； 步骤9：将每个实体对和其关系作为编码器的输入序列，计算包含位置信息的嵌入向量； 步骤10：计算所有医学实体对的动态关系嵌入，得到查询集三元组动态关系嵌入集合和参考集三元组动态关系嵌入集合； 步骤11：计算每个查询集元素对参考集元素的三元组动态关系嵌入相关性和两者邻居关系相似性的相关性； 步骤12：计算不同查询三元组的关系嵌入和邻居关系相关性嵌入； 步骤13：遍历查询集，根据关系嵌入和邻居关系相关性嵌入计算融合关系嵌入； 步骤14：计算所有查询三元组与相应的融合关系嵌入的语义相似度； 步骤15：计算损失值； 步骤16：利用随机梯度下降方法训练模型； 步骤17：针对缺失的三元组，遍历医学知识图谱中的实体集合，计算语义相似度，取最高的医学实体补全缺失三元组的尾实体； 步骤18：遍历医学知识图谱中所有的三元组，重复执行步骤17，得到补全完整的医学知识图谱。

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