腾讯科技(深圳)有限公司黄剑辉获国家专利权
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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利知识图谱的表示学习方法和装置、存储介质及电子设备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：CN115114406B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202210809749.5，技术领域涉及：G06F16/3331；该发明授权知识图谱的表示学习方法和装置、存储介质及电子设备是由黄剑辉设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本知识图谱的表示学习方法和装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种知识图谱的表示学习方法和装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取样本三元组集合；通过样本三元组集合对待训练的初始表示学习模型进行训练，直到初始表示学习模型对应的目标损失值满足预设的损失条件，得到目标表示学习模型。本申请解决了知识图谱表示为向量的准确性较低的技术问题。
本发明授权知识图谱的表示学习方法和装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种知识图谱的表示学习方法，其特征在于，包括： 获取样本三元组集合，其中，所述样本三元组集合中的样本三元组包括：正样本三元组和负样本三元组，所述正样本三元组是目标知识图谱中的三元组，所述负样本三元组是未出现在所述目标知识图谱中的三元组，所述样本三元组中包括样本头实体、样本关系、样本尾实体，所述样本关系用于表示所述样本头实体到所述样本尾实体的关系，实体包括人物和事件，关系包括人物关系和与所述人物相关的事件关系； 通过所述样本三元组集合对待训练的初始表示学习模型进行训练，直到所述初始表示学习模型对应的目标损失值满足预设的损失条件，得到目标表示学习模型，其中，所述目标损失值是根据第一损失值和第二损失值确定得到的损失值，所述第一损失值是根据所述正样本三元组对应的第一距离和所述负样本三元组对应的第二距离确定得到的损失值，所述第二损失值是根据所述正样本三元组之间的预测相似度和实际相似度确定得到的损失值； 确定用于表征目标查询语句的查询向量，通过所述目标表示学习模型将所述目标知识图谱中的三元组中的头实体、关系、尾实体分别编码成头实体向量、关系向量、尾实体向量，通过向量之间的距离确定与所述目标查询语句匹配的目标三元组，得到目标查询结果。
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