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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于神经符号增强的知识库复杂查询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：CN115391507B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211005950.4，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于神经符号增强的知识库复杂查询方法是由陈华钧;许泽众;张文;叶鹏设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经符号增强的知识库复杂查询方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经符号增强的知识库复杂查询方法，利用关系映射操作中符号和神经单独推理并且互相转化的方式缓解图谱不全和多不推理中级联误差的问题，然后使用符号表示的上完成逻辑计算，并且转为嵌入表示，可以采用任何已知的神经推理方法代替框架中神经推理的部分，具有较强的扩展性。同时仅仅需要链接预测任务训练知识表示模型即可完成复杂逻辑的查询。该方法对于在知识图谱中表示中复杂逻辑问句的推理和查询具有很好的实用价值。

本发明授权一种基于神经符号增强的知识库复杂查询方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经符号增强的知识库复杂查询方法，包括以下步骤： 步骤1，接收关于商品查询的逻辑表达式，其中，逻辑表达式通过逻辑操作连接缺失三元组形成； 步骤2，利用参数优化的知识表示模型学习逻辑表达式中缺失三元组中已知实体和关系的嵌入表示，同时初始化关系映射中初始实体的符号表示，符号表示中每个元素代表对应实体的概率值； 步骤3，对于逻辑表达式中缺失三元组，基于实体的嵌入表示和符号表示进行缺失三元组的关系映射推理，以预测缺失三元组中缺失实体的嵌入表示和符号表示，还利用缺失实体的嵌入表示补充缺失实体的符号表示，并利用补充后的缺失实体的符号表示修正缺失实体的嵌入表示，包括： 首先，计算缺失实体的嵌入表示vt与电商知识图谱中所有实体的嵌入表示之间的相似度，得到相似度向量Y； 然后，对相似度向量Y做激活处理后得到pt′，将pt′添加到缺失实体的符号表示pt中，进行归一化处理得到pt″； 最后，利用pt″来修正缺失实体的嵌入表示vr，得到修正后的嵌入表示vt′： 其中，St表示符号表示pt″中非零元素对应的实体的集合，ei表示属于集合St中的第i个实体，表示实体ei的嵌入表示，MLP表示多层感知机，表示符号表示pt″中实体ei对应的概率值，|St|表示集合St中实体的数量； 步骤4，对于逻辑表达式中的逻辑操作，基于缺失实体的符号表示进行逻辑操作推理，得到预测实体的符号表示，并基于预测实体的符号表示计算预测实体的嵌入表示，其中，逻辑操作推理包括： 针对逻辑表达式中的逻辑操作与：根据已知逻辑操作与连接的两个缺失三元组中缺失实体的符号表示p1和p2，对p1和p2进行与操作，即p1∧p2，对应计算预测实体的符号表示其中，g·表示归一化函数，符号表示哈达玛积； 针对逻辑表达式中的逻辑操作或：根据已知逻辑操作或连接的两个缺失三元组中缺失实体的符号表示p1和p2，对p1和p2进行或操作，即p1∨p2，对应计算预测实体的符号表示 针对逻辑表达式中的逻辑操作非：根据已知逻辑操作非连接的缺失三元组中缺失实体的符号表示p，对p进行非操作，即对应计算预测实体的符号表示其中，α表示常数，|ne|表示电商知识图谱中实体的数量； 步骤5，将预测实体作为候选目标实体时，综合预测实体的符号表示和嵌入表示来从候选目标实体中确定最终的目标实体，该目标实体即为针对逻辑表达式得到的查询结果； 所述知识表示模型在被应用之前需要经过参数优化的，参数优化包括： 从电商知识图谱中提取知识表达语句，并对知识表达语句中的关键词进行掩码处理后，转换成通过逻辑操作连接缺失三元组的逻辑表达式作为样本数据，学习目标是搜索掩码关键词； 按照步骤2-步骤4根据样本数据计算预测实体的符号表示和嵌入表示； 根据预测实体的嵌入表示构建第一损失，根据预测实体的符号表示构建第二损失，根据预测实体的符号表示转换到嵌入表示来构建第三损失； 根据三个损失来优化知识表示模型的参数。

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