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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种高度异构知识图谱的无监督实体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：CN119721028B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510208385.9，技术领域涉及：G06F40/279；该发明授权一种高度异构知识图谱的无监督实体对齐方法是由曾维新;赵润豪;唐九阳;赵翔;李璇;张翀;黄宏斌设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高度异构知识图谱的无监督实体对齐方法在说明书摘要公布了：本发明属于教育知识图谱技术领域，公开了一种高度异构知识图谱的无监督实体对齐方法，包括以下步骤：构建高度异构知识图谱；结构‑语义解耦模块提取和识别高度异构知识图谱中的关键信息和语义内容；深度定位模块选择合适的伪标签并执行大规模人工智能异构实体对齐任务；知识聚合模块整合并分析结构‑语义解耦模块和深度定位模块获得的信息，对数据源的实体、实体间的关系进行语义标注；结构‑语义解耦模块、深度定位模块和知识聚合模块通过自适应区域激活机制进行协作，根据需求动态激活相应模块；输出进行语义标注后的高度异构知识图谱。

本发明授权一种高度异构知识图谱的无监督实体对齐方法在权利要求书中公布了：1.一种高度异构知识图谱的无监督实体对齐方法，其特征在于，包括以下步骤：收集教育资源，通过自然语言处理技术从教育资源中自动识别并提取关键概念和实体，将其映射到已定义的教育本体中；确定实体之间的关系，并在知识图谱中表示出来，从而构建高度异构知识图谱；结构-语义解耦模块提取和识别高度异构知识图谱中的关键信息和语义内容，为后续任务提供基础；深度定位模块基于解析的结构和语义信息，选择合适的伪标签并执行大规模人工智能异构实体对齐任务，以优化对齐过程；知识聚合模块整合并分析结构-语义解耦模块和深度定位模块获得的信息，利用大模型LLMs补充关键实体的核心背景知识，对数据源的实体、实体间的关系进行语义标注；结构-语义解耦模块、深度定位模块和知识聚合模块通过自适应区域激活机制进行协作，所述机制根据需求动态激活相应模块；输出进行语义标注后的高度异构知识图谱；其中，高精度异构实体选择利用大型语言模型的语义理解能力，执行高异构实体对齐配对选择；它处理两种类型的高度异构实体输入：来自结构-语义解耦模块的输出，即高度异构实体的候选实体及其一跳邻居信息，以及来自知识聚合模块的输出，即知识完成后的高度异构知识图谱和多粒度元逻辑符号规则；大规模精确对齐利用高精度异构实体选择中的高置信度异构实体对齐配对作为训练数据，并利用小模型的高效计算速度和强大的结构解析能力；模型在监督下执行大规模精确的实体对齐；它处理输入的高度异构知识图谱和对齐的实体对，为所有实体生成全面的相似性矩阵，输出包括最终对齐的实体对和高度异构知识图谱之间的相似性矩阵；多粒度摘要将明确对齐的实体对和明确未对齐的实体对Np作为输入，以生成多粒度元逻辑符号规则，这些规则捕获不同抽象级别的显式对齐模式，用于后续知识补全并增强对LLM中人工智能异构实体对齐范式的理解，从而提高大模型生成的反馈的质量。

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