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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利一种基于图表示学习的知识图谱跨语言对齐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：CN114443855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210020693.5，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于图表示学习的知识图谱跨语言对齐方法是由李昌赫;张华平;商建云设计研发完成，并于2022-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图表示学习的知识图谱跨语言对齐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于图表示学习的知识图谱跨语言对齐方法，属于自然语言处理技术领域。在知识图谱构建阶段，通过爬取网站数据作为来源。然后，过滤筛选多语言实体并抽取其结构化数据组成三元组，构建知识图谱。在对齐阶段，通过图表示学习，将不同来源的知识图谱生成对应的嵌入矩阵，在图嵌入基础上，依靠已对齐实体，将不同语言知识图谱中的实体合并到统一的空间中，并根据实体在联合语义空间中的距离进行对齐。本方法充分利用了知识图谱结构信息，通过图表示学习方法将不同语言知识图谱中的实体合并到统一的空间中，并根据实体在联合语义空间中的距离进行对齐，保证了融合后的数据更准确全面，提高了在跨语言领域进行快速分析和智能搜索的效率。

本发明授权一种基于图表示学习的知识图谱跨语言对齐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图表示学习的知识图谱跨语言对齐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取多语言数据，包括以下步骤：首先，爬取百科类多语言网站数据，并以html格式存到本地；然后，对爬取到的数据进行分类，去除脏数据；步骤2：解析根据步骤1得到的html格式的多语言数据，处理成三元组类型的json格式数据；步骤3：根据步骤2得到的json格式数据建立多语言知识图谱，包括以下步骤：步骤3.1：针对爬到的不同来源的数据建立索引；步骤3.2：根据步骤3.1建立的索引，对不同来源的数据分别构建知识图谱；第一步：根据步骤2得到的json格式数据文件，遍历每种语言数据的三元组，得到其头节点、关系、尾节点；第二步：根据第一步得到的头节点、关系和尾节点，针对数据实体名称建立字段，得到每种语言数据的全部属性信息；第三步：根据步骤3.1建立的索引，找到不同来源的数据，对于同一来源的数据，利用py2neo库进行标记，并将第二步得到的数据导入关系型数据库Neo4j，根据不同数据源和语种，分别建立知识图谱；步骤4：根据步骤3得到的不同来源的多语言知识图谱，嵌入到统一的向量空间，包括以下步骤：步骤4.1：关系嵌入，其中，对于由步骤3得到的每种不同来源的知识图谱，都分别进行关系嵌入；步骤4.2：嵌入空间变换，方法如下：第一步：随机初始化网络的权重矩阵M；第二步：将步骤2中得到的种子对齐实体和根据步骤4.1得到的各种不同来源的知识图谱的关系嵌入表达输入到全连接层中，训练矩阵M；第三步：根据第二步得到的矩阵M，将不同来源的知识图谱编码进一个统一的嵌入空间中；步骤5：在向量空间中计算实体之间的距离并对齐。

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