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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于嵌入融合和数据增强的小样本知识图谱补全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：CN119537600B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411332190.7，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于嵌入融合和数据增强的小样本知识图谱补全方法是由马瑞新;周健;苏克治;李世瑾;符林;郭家旗设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于嵌入融合和数据增强的小样本知识图谱补全方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于嵌入融合和数据增强的小样本知识图谱补全方法，属于知识图谱补全领域。本发明设计了注意力多跳邻域建模器和任务侧实体建模器，以建立实体在背景知识图谱和任务关系中的嵌入，同时引入支持集增强模块，将关系投影到高维空间，从背景知识图谱中提取相关关系以补充支持集，并通过门控机制控制抽取实体的质量。通过双侧融合表示的三元组编码器架构，综合注意力实体原型和实体任务侧语义信息，生成精确的嵌入表示。实验结果表明，本发明在多个基准数据集上优于现有方法，有效提升了少样本知识图谱补全的准确性和效率。

本发明授权一种基于嵌入融合和数据增强的小样本知识图谱补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于嵌入融合和数据增强的小样本知识图谱补全方法，其特征在于，步骤如下： 步骤一、设计双侧融合表示的三元组编码器用于实体表示生成 采用双侧融合表示的三元组编码器架构进行实体表示生成，双侧融合表示的三元组编码器架构由两部分份组成：注意力实体原型建模器、任务侧实体建模器；所以实体表示分为两部分，注意力实体原型和任务侧实体建模；注意力实体原型通过多跳邻域建模来捕获实体的全局信息；使用关系层级的图神经网，将实体及其邻域的关系信息进行多层次的聚合，生成能够反映实体全局特征的嵌入表示；任务侧实体建模关注实体在具体任务中的表现；通过线性变换和双线性点积，获取头尾实体在特定任务关系下的语义信息，生成与任务相关的嵌入表示； 步骤二、支持集增强 通过从背景知识图谱中抽取与任务关系相似的关系三元组，扩充支持集的数量和质量；使用余弦相似度计算任务关系与背景关系的相似度，并通过门控机制控制增强三元组的质量，确保它们对任务关系的表示有积极贡献； 步骤三、设计关系编码器 关系编码器使用双向LSTM来生成关系嵌入，考虑不同三元组之间的长距离依赖关系；结合增强三元组，通过自适应聚合隐藏状态，生成最终的关系表示； 步骤四、设计ManifoldE解码器 ManifoldE解码器在三维流形球体中进行运算，将二维向量拓展到三维空间，以适应小样本情况下的复杂关系；通过头实体和关系嵌入，为候选尾实体打分，找到对应的尾实体，填补查询集中的空缺三元组； 步骤五、模型优化 通过组成负三元组对步骤一至步骤三的模型进行优化，并使用优化后的模型进行小样本知识图谱补全。

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大连理工大学，其通讯地址为：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2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”。

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