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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利基于卷积网络的路径感知的知识图谱补全方法及相关设备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：CN114297397B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202111327210.8，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于卷积网络的路径感知的知识图谱补全方法及相关设备是由程祥;苏森;贾宁宁;陈立炯设计研发完成，并于2021-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积网络的路径感知的知识图谱补全方法及相关设备在说明书摘要公布了：本公开提供基于卷积网络的路径感知的知识图谱补全方法及相关设备，该方法包括：从所述知识图谱中获取初始三元组集合；基于所述初始三元组集合确定候选三元组集合；将所述候选三元组集合输入至预先构建的排序模型中，通过所述排序模型输出所述候选三元组集合中每一个候选三元组的关系得分，基于所述关系得分从所述候选三元组集合中确定至少一个候选三元组，并将其补入所述知识图谱中；其中，所述排序模型是通过预训练的。本公开的补全方法通过引入三元组的路径信息，并进一步考虑路径局部和全局重要性，提升知识图谱补全准确率。

本发明授权基于卷积网络的路径感知的知识图谱补全方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.基于卷积网络的路径感知的知识图谱补全方法，其特征在于，包括：通过模板抽取或通过模型抽取从所述知识图谱中获取初始三元组集合；基于所述初始三元组集合确定候选三元组集合；将所述候选三元组集合输入至预先构建的排序模型中，通过所述排序模型输出所述候选三元组集合中每一个候选三元组的关系得分，基于所述关系得分从所述候选三元组集合中确定至少一个候选三元组，并将其补入所述知识图谱中；其中，所述排序模型是通过预训练的；所述排序模型的预训练，包括：构建预训练模型和训练集；对所述训练集进行实体提取，以得到训练集实体集合；基于所述训练集和所述训练集实体集合分别构建所述训练集中的每一个训练三元组对应的扰动三元组集合，其中，所述扰动三元组集合包括多个扰动三元组，所述扰动三元组的构建方式为：将所述训练三元组中的头实体替换为所述训练集实体集合中的每个实体，或，将所述训练三元组中的尾实体替换为所述训练集实体集合中的每个实体；从所述扰动三元组集合中剔除包含在所述训练集中的三元组，得到扰动候选三元组集合；将所述训练三元组和所述扰动候选三元组集合中的每一个扰动候选三元组分别输入至所述预训练模型中，通过所述预训练模型分别输出所述训练三元组和所述扰动候选三元组对应的训练关系得分和扰动关系得分；基于所述训练关系得分和所述扰动关系得分确定损失函数，并对所述损失函数进行最小化计算以得到所述排序模型。

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