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申请/专利权人：中国政法大学

摘要：本发明涉及知识图谱领域，具体为一种基于知识产权法律文书的知识图谱构建方法；本发明首先通过设置知识产权法律文书提取三元组的详细方式，保证提取的三元组关系的规范性，其次通过构建关联矩阵来反映节点集和连接集中各元素的关系，随后通过第一向量和第三向量深入挖掘各三元组元素之间的内部联系，最后通过正确度来判定各三元组元素之间联系的紧密性，从而判定是否将新增的知识产权法律文书中的三元组是否添加到当前的知识产权法律图谱中，以完成知识产权法律图谱的更新；解决了目前在知识产权领域缺少一种能够自适应更新知识产权法律图谱的方法的问题。

主权项：1.一种基于知识产权法律文书的知识图谱构建方法，其特征在于，该知识图谱构建方法包括如下步骤：S1、根据当前新增的知识产权法律文书提取三元组，并建立节点集和连接集，并获取当前的知识产权法律图谱；S2、根据节点集和连接集建立关联矩阵；S3、根据关联矩阵计算节点集和连接集中任一元素的第一向量；在步骤S3中，具体包括如下步骤：S31、定义节点集和连接集中任一元素的多维向量表达式；多维向量的表达式为： ；上式中，为任一元素的多维向量的表达式，、、和表示实数，、和分别表示x轴、y轴和z轴方向上的虚分量；S32、计算节点集和连接集中任一元素的第一向量；第一向量的表达式为： ；上式中，表示更新后的节点的第一向量，表示包含所有多维向量的多维空间，表示更新前的b节点的多维向量，表示节点和b之间的权重矩阵，表示RuLU激活函数，表示节点和b之间的关联矩阵，表示包含a节点的三元组；S4、根据第一向量构建元素矩阵，并根据设置的滤波器生成特征矩阵以及计算相对应第二向量，并根据第二向量计算各三元组的第三向量；在步骤S4中，具体包括如下步骤：S41、根据提取的第一向量构建各元素的元素矩阵；S42、设置滤波器并对元素矩阵进行卷积特征映射以生成特征矩阵；特征矩阵的表达式为： ；其中： ；上式中，表示特征矩阵，表示特征矩阵中的第n个特征元素，、和分别表示特征矩阵中的第1、2和3个特征元素，表示特征矩阵中的第i行，为非线性函数，b为偏置常数，表示滤波器；S43、根据特征矩阵计算第二向量，第二向量的表达式为： ；上式中，表示第二向量，表示特征矩阵中的向量数据总数，表示特征矩阵中的第n个特征元素，表示与相对应的累加系数；S44、对第二向量进行压缩以生成各三元组的第三向量；第三向量的表达式为： ；上式中，表示第三向量，表示第二向量；S5、根据各三元组的第三向量计算其正确度，并根据正确度是否大于正确度阈值判断是否将与当前新增的知识产权法律文书相对应的各三元组添加到当前的知识产权法律图谱中；若是，则将第三向量所对应的三元组添加到当前的知识产权法律图谱中；若否，则结束。

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权利要求：

百度查询： 中国政法大学 一种基于知识产权法律文书的知识图谱构建方法