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龙图腾网获悉中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利一种顾及精准语义关系的知识图谱未登录词更新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：CN119721025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411789788.9，技术领域涉及：G06F40/279；该发明授权一种顾及精准语义关系的知识图谱未登录词更新方法是由王曙;陈锦;诸云强;段福洲设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种顾及精准语义关系的知识图谱未登录词更新方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种顾及精准语义关系的知识图谱未登录词更新方法，包括：从目标图谱与含未登录词的待匹配图谱提取实体多模态特征，如名称、名称字符、同义特征等信息；通过特征编码方法对多模态特征进行表示学习，生成嵌入向量并归一化；利用注意力机制按照特征重要性进行动态赋权，融合加权后的多模态特征向量得到实体的联合特征向量；通过计算实体联合特征向量间的曼哈顿距离来评估相似性，完成实体对齐匹配，实现实体层次关系关联。本发明的方法不仅提高了知识图谱在处理未登录词时的能力，而且增强了知识图谱的语义丰富性与层次结构，对知识图谱构建和应用具有重要的实际意义。

本发明授权一种顾及精准语义关系的知识图谱未登录词更新方法在权利要求书中公布了：1.一种顾及精准语义关系的知识图谱未登录词更新方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、从目标知识图谱KGt与包含未登录词的待匹配知识图谱KGm中提取实体的多模态特征信息Fmulti；包括： S1-1、从目标知识图谱KGt中提取实体的结构信息关系信息属性描述信息名称信息名称字符信息和名称同义信息获取目标知识图谱KGt中实体的多模态特征信息 S1-2、利用实体识别方法，从领域科技文献中自动抽取不属于目标知识图谱KGt的未登录词实体，构建待匹配知识图谱KGm，从中提取出未登录词实体的结构信息关系信息属性描述信息名称信息名称字符信息和名称同义信息并额外包含未登录词所在文本的上下文文本信息以及文献的文本标题信息获取待匹配知识图谱KGm中实体的多模态特征信息 S2、解析获得目标知识图谱KGt与待匹配知识图谱KGm中实体的多模态特征信息Fmulti，利用特征编码方法生成多模态特征Fmulti的嵌入表示向量Fmutil，并对其进行归一化处理； S3、利用注意力机制动态分配特征权重Wf，进行多模态特征融合，生成每个实体的联合特征向量Ejoint； S4、利用曼哈顿距离衡量联合特征向量Ejoint之间的相似度，对两个知识图谱的实体进行实体匹配，并基于匹配结果实现实体间语义关系的关联。

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