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龙图腾网获悉齐鲁工业大学申请的专利融合有序关系路径和实体描述信息的知识表示学习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：CN115858799B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210752210.0，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权融合有序关系路径和实体描述信息的知识表示学习方法是由姜雪松;马浩翔;尉秀梅;柴慧慧;陈佃迎;陈珺设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合有序关系路径和实体描述信息的知识表示学习方法在说明书摘要公布了：本公开提供一种融合有序关系路径和实体描述信息的知识表示学习方法，将实体和关系投影到不同的空间中，为了用这些潜在的表征来推断缺失关系，使用了一种两层池化策略来融合不同路径的信息；在实体描述信息的表示中，首先使用Transformer结合关系注意力机制将预处理后的实体描述信息进行嵌入，得到实体描述的向量表示，然后将其与实体的向量表示在相同的向量空间中进行学习；最终，将这两部分任务的结果在TransR模型的基础之上进一步综合共同训练学习，获取模型融合后实体和关系的向量表示。

本发明授权融合有序关系路径和实体描述信息的知识表示学习方法在权利要求书中公布了：1.一种融合有序关系路径和实体描述信息的知识表示学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 对数据库中知识图谱三元组中的每个路径关系信息以及实体描述信息进行提取并预处理； 对提取的每个路径关系的头尾实体投影到不同空间中，并使用池化策略融合不同的路径信息，得到有序关系路径信息的表示； 对提取的实体描述信息利用Transformer结合关系注意力机制进行嵌入，得到实体描述的向量表示； 将有序关系路径信息的表示以及实体描述的向量表示进行融合，在相同的连续低维的向量空间中，对实体和关系融合的向量表示进行学习； 其中，所述对提取的每个路径关系的头尾实体投影到不同空间中，并使用池化策略融合不同的路径信息，得到有序关系路径信息的表示，包括： 设计一个两层池化策略融合不同路径的信息，首先，第一层策略为利用最小池化方法从i步路径中提取特征信息，并定义一个能量函数如下所示： 其中，表示与从头实体h到尾实体t的关系r相关的所有i步路径的集合； 第二层池化策略为利用最小池化方法来融合来自不同长度路径的信息，并定义如下能量函数： Efinalh,r,t＝Min[Eh,r,t,Eh,ps＝1,t,Eh,ps＝2,t,…,Eh,ps＝n,t] 其中，Eh,r,t表示直接关系r的能量值； 所述对提取的实体描述信息利用Transformer结合关系注意力机制进行嵌入，得到实体描述的向量表示，包括： 利用DKRL模型对实体描述信息进行关键词提取，然后使用Transformer编码器和关系注意机制来提取实体描述中所包含的关键语义特征。

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