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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种连铸工艺知识图谱构建及工艺参数预测方法、系统及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：CN119311901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411560934.0，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种连铸工艺知识图谱构建及工艺参数预测方法、系统及设备是由吴晓军;刘森;原盛;闫远峰设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种连铸工艺知识图谱构建及工艺参数预测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明提供的一种连铸工艺知识图谱构建及工艺参数预测方法、系统及设备，包括以下步骤：步骤1，获取连铸工艺对应的自然语言描述，得到结构化数据和非结构化数据；步骤2，分别从得到的结构化数据和非结构化数据中提取得到对应三元组；步骤3，将结构化数据对应的三元组和非结构化数据对应的三元组进行对齐，构建得到连铸工艺知识图谱；本发明能够准确识别连铸领域内实体与关系，建立较完整的工艺知识图谱并通过参数预测方法预测出新钢种所需的工艺参数；进而本发明提高了生产过程的自动化水平，从而提升生产效率和产品质量。

本发明授权一种连铸工艺知识图谱构建及工艺参数预测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种连铸工艺知识图谱构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，根据连铸生产记录和生产资料，获取连铸工艺的相关自然语言描述，进行整理和预处理，得到结构化文本和非结构化文本； 步骤2，针对结构化文本人工获取三元组，针对非结构化文本利用基于跨度实体标签和自注意力机制的实体关系联合抽取算法完成三元组提取； 利用基于跨度实体标签和自注意力机制的实体关系联合抽取算法从非结构化文本中提取得到三元组，具体方法是： 首先，将非结构化文本输入至预训练得到的BERT模型中，得到输入文本的特征图； 然后，将得到的特征图输入至BERT模型中的两个分类器中，利用两个分类器分别预测非结构化文本中实体的开始位置和实体的结束位置，将其作为知识图谱三元组中可能的头实体和尾实体；再利用多标签分类策略将BERT模型的CLS令牌投影到关系检测空间，完成实体和关系的编码；最后利用检测到的头实体集合和关系集合去预测尾实体的起始位置，以确保准确识别出知识图谱三元组中头实体和尾实体及其关系； 步骤3，利用多知识图谱实体对齐模型完成对前一步骤中得到的三元组的对齐，从而完成连铸工艺知识图谱的构建； 实体和关系嵌入的更新规则如下式： 式中：为与实体连接的关系的集合，为与实体以关系连接的尾实体的集合，为与实体以关系连接的头实体的集合，，，为分别表示神经网络中头实体、关系实体和尾实体的第层嵌入，为激活函数，为神经网络第层的权值矩阵；为图神经网络下一层参数； 利用已知的对齐的实体和关系，训练下式的目标函数，使得在共享嵌入空间中，对齐的实体和关系之间的距离应最小化，未对齐的实体和关系之间的距离应最大化； 式中：为目标函数，为一对已对齐实体，为一对不会对齐的实体，为两实体在空间中的距离，为分割是否对齐的超平面，为一对已对齐关系，为一对不会对齐的关系；为超参、为已知对齐实体的集合。

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