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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于半监督置信度分布学习的不确定性知识图谱推理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：CN120104810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510270084.9，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于半监督置信度分布学习的不确定性知识图谱推理方法是由吴天星;王靖婷;朱曙曈设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于半监督置信度分布学习的不确定性知识图谱推理方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于半监督置信度分布学习的不确定性知识图谱推理方法，包括：将不确定性知识图谱训练数据里的三元组置信度转换为置信度分布；利用基于置信度分布学习的关系学习器同时在标记数据和由伪标记数据生成器生成的伪标记数据上学习不确定性知识图谱的嵌入；利用伪标记数据生成器为未标记的数据生成高质量的伪置信度分布标签；利用元自训练迭代训练基于置信度分布学习的关系学习器和伪标记数据生成器，直到二者收敛；将待补全的数据传入训练完成的基于置信度分布学习的关系学习器进行推理，实现不确定性知识图谱补全。本发明可以捕获标记数据中少数置信度或未见置信度的监督信息，适用于不确定性知识图谱三元组置信度分布不平衡的场景。

本发明授权基于半监督置信度分布学习的不确定性知识图谱推理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督置信度分布学习的不确定性知识图谱推理方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，将不确定性知识图谱训练数据里的所有三元组置信度转换为置信度分布，不确定性知识图谱中的每条知识都被重新表示为四元组h,r,t,s，其中是置信度分布；置信度分布是由高斯分布生成的，其中σ是标准差，s是均值，故s具有最高的描述度, S2，利用基于置信度分布学习的关系学习器ConfidenceDistributionLearning-basedRelationalLearner,CDL-RL同时在标记数据和由伪标记数据生成器生成的伪标记数据上学习不确定性知识图谱的嵌入， 步骤S2中，使用CDL-RL学习不确定性知识图谱中实体和关系的嵌入,CDL-RL的输入是步骤S1中得到的四元组l＝h,r,t,s,CDL-RL拥有三个学习目标：1最小化预测置信度分布与真实置信度分布之间的差异；2最小化预测置信度和真实置信度之间的差异；3在给定头实体和尾实体的情况下精准预测尾实体,其中前两个目标用于完成置信度预测，最后一个目标用于链接预测, S3，利用伪标记数据生成器PseudoLabeledDataGenerator,PCDG为未标记数据生成高质量的伪置信度分布标签， S4，利用元自训练迭代训练CDL-RL和PCDG，直到二者收敛， S5，将待补全的数据传入训练完成的CDL-RL中进行推理，实现置信度预测和链接预测。

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