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龙图腾网获悉中科(厦门)数据智能研究院申请的专利一种基于图注意力网络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：CN115936119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202211601860.1，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于图注意力网络的知识表示学习方法是由张钊;马涛;庄福振;徐勇军设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图注意力网络的知识表示学习方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种知识表示学习技术领域，本发明公开了一种基于图注意力网络的知识表示学习方法，包括:将问题输入至嵌入层抽取实体名称，输出三元组和话题标签；融合话题标签的文本与图像特征提取特征向量；将特征向量输入至分类器生成语义结果Y1；联立全局信息纳入局部特征得出语义Y2；将Y1反馈输入至三元组得出语义Y3；将Y2和Y3与问题做相关度对比分析；根据模型的总损失函数，得出问题的答案，基于社交网络的时序性和突发性，将实体变化的文本特征与视觉特征跨领域融合关联，在不同视角下融合实体变化的关键信息进而挖掘实体变化的衍生含义，实现了在实体含义发生变化时知识表示学习模型能够及时有效的提取实体的衍生含义。

本发明授权一种基于图注意力网络的知识表示学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图注意力网络的知识表示学习方法，其特征在于，包括以下分析步骤： S1:将问题文本输入至嵌入层，抽取问题文本中的实体名称，根据知识图谱输出问题的三元组标准图，定义知识库中的一个知识图谱G＝E，R，三元组S＝{h，r，t}，其中E代表知识图谱中实体集合，R代表知识图谱中关系的集合，h代表三元组中的头实体，t代表三元组中的尾实体，r代表三元组中头实体与尾实体之间的关系，同时输入社交网络数据集，根据问题中的实体名称链接社交网络数据集中的相关话题标签，对于一个标签节点包括文本属性、图像属性和时间属性； S2:对相关话题标签与实体名称进行相似性对比计算，选择相似度最高的话题标签作为社交网络中符合实体语义的分析对象，基于标签节点的时间属性在嵌入层映射话题标签的特征X＝VT，VP，t,VT表示话题标签的文本特征集合，VP表示话题标签的图像特征集合，t表示话题标签的时间分布，将标签节点中特征转换为d0维向量，融合话题标签的文本特征与图像特征提取话题标签的特征向量； S3:将话题标签的特征向量输入至分类器中，生成语义分割结果Y1，同时计算分类损失函数； S4:基于静态知识库对三元组的是实体语义进行分析，基于注意力机制引入相邻节点信息做局部特征分析，同时联立知识图谱全局信息纳入局部特征中得出实体在知识库全局信息的背景下得出的语义结果信息Y2； S5:将基于标签节点所提取得到的实体语义分割结果Y1反馈输入至三元组，对三元组中的实体信息进行更新，对更新过后的三元组的实体语义进行分析，得出经过更新后的语义结果信息Y3； S6:分别将语义结果信息Y2和语义结果信息Y3与问题本身做相关度对比分析，选择与问题本身相关度最高的实体语义作为分析对象，同时计算对比损失函数； S7:选择将话题标签的分类损失函数与三元组实体语义分析对比损失函数的加权和作为知识表示学习的总损失函数； S8:根据知识表示学习的总损失函数，将相关度最高的实体语义纳入至知识问答训练模型中，得出问题的答案。

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中科(厦门)数据智能研究院，其通讯地址为：361021 福建省厦门市软件园三期凤岐路208-3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”。