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龙图腾网获悉南京航空航天大学;南京长江工业技术研究院有限公司;江苏航浦国创复材研究院有限公司申请的专利一种基于异构数据联合抽取模式的航空航天制造知识图谱的构建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：CN119514662B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202411588190.3，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于异构数据联合抽取模式的航空航天制造知识图谱的构建方法是由汪俊;曹立群;钟珂珂;濮宬涵;高绍武;晏超仁设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异构数据联合抽取模式的航空航天制造知识图谱的构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于异构数据联合抽取模式的航空航天制造知识图谱的构建方法，包括：基于自顶向下的理论使用自动化建模工具设计和构建知识图谱的知识模型；以表结构和图结构相结合的方式进行知识图谱底层存储；从结构化的、半结构化的、非结构化的数据中进行知识抽取和知识挖掘；对来源不同的数据进行数据模式层融合和数据层融合；基于图神经网络快速的知识推理以进行知识发现和知识图谱补全；结合知识图谱特有的应用形态和航空航天制造领域数据和业务场景，进行基于语义搜索的智能问答和可视化决策支持。本发明能应对各种知识来源和数据格式对知识提取带来的挑战，使得航空航天制造知识图谱能应用落地，兼具可迁移性、科学性和严肃性。

本发明授权一种基于异构数据联合抽取模式的航空航天制造知识图谱的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于异构数据联合抽取模式的航空航天制造知识图谱的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于自顶向下的理论使用自动化建模工具设计和构建知识图谱的知识模型； S2、以表结构和图结构相结合的方式进行知识图谱底层存储； S3、从结构化的、半结构化的、非结构化的数据中进行知识抽取和知识挖掘；具体包括： S31、面向结构化航空航天制造数据，使用R2RML语言将关系型数据直接映射到RDF数据集中； S32、面向半结构化和非结构化航空航天制造数据，建立一个同时进行实体、关系和事件抽取的多任务学习模型：通过统一的输入层接受文本中的信息并将其转化为词嵌入，在共享层使用双向长短期记忆网络和变压器来捕获词序和上下文信息，在共享层之后应用自注意力或层级注意力机制，以聚焦于与任务最相关的文本部分，在共享层和注意力机制融合之后设计实体抽取层、关系抽取层和事件抽取层，并定义一个多任务联合损失函数对多任务学习模型进行优化； S33、使用概率模型进行实体消歧，解决文本中实体指代问题，通过定义特征函数fej,cj将实体ej和类别cj映射到一个特征向量，对于马尔可夫模型，定义状态转移概率Pcj∣cj-1，计算实体ei属于类别cj的概率Pcj|ei,选择使得Pcj|ei最大的类别cj作为ei的消歧结果，使用交叉熵损失函数进行迭代优化； S4、对来源不同的数据进行数据模式层融合和数据实例层融合； S5、基于图神经网络快速的知识推理以进行知识发现和知识图谱补全； S6、结合知识图谱特有的应用形态和航空航天制造领域数据和业务场景，进行基于语义搜索的智能问答和可视化决策支持。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学;南京长江工业技术研究院有限公司;江苏航浦国创复材研究院有限公司，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。