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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利构建知识图谱的方法、电子设备和存储介质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：CN115344703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202210722648.4，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权构建知识图谱的方法、电子设备和存储介质是由程祥;苏森;夏敏设计研发完成，并于2022-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本构建知识图谱的方法、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种构建知识图谱的方法、电子设备和存储介质，该方法包括：获取目标文本，所述目标文本包括被标注的部分实体；基于所述目标文本，创建第一特征向量集合；根据所述第一特征向量集合，得到至少一个第一候选实例集合；利用强化学习的代理对所述第一候选实例集合进行筛选，得到至少一个目标实例；利用所述至少一个目标实例，创建第二特征向量集合；根据所述第二特征向量集合，得到至少一个第二候选实例集合；基于所述至少一个第二候选实例集合，构建知识图谱。本申请能够实现在对未知文本进行少量人工标注的情况下，可以低成本准确地构建知识图谱。

本发明授权构建知识图谱的方法、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种构建知识图谱的方法，其特征在于，包括： 获取目标文本，所述目标文本包括被标注的部分实体； 基于所述目标文本，创建第一特征向量集合； 根据所述第一特征向量集合，得到至少一个第一候选实例集合； 利用强化学习的代理对所述第一候选实例集合进行筛选，得到至少一个目标实例； 利用所述至少一个目标实例，创建第二特征向量集合； 根据所述第二特征向量集合，得到至少一个第二候选实例集合； 基于所述至少一个第二候选实例集合，构建知识图谱； 所述根据所述第一特征向量集合，得到至少一个第一候选实例集合包括： 用聚类算法对所述第一特征向量集合进行聚类，生成由多个第一特征向量聚合形成的多个向量集合作为抽取模式p； 基于所述目标文本，创建预选实例向量集合； 计算所述预选实例向量与所述抽取模式p之间的余弦相似度； 若所述由多个第一特征向量聚合形成的抽取模式p中超过一半的所述第一特征向量与所述预选实例向量的余弦相似度高于阈值τsim， 则将对应的所述预选实例向量记为可由抽取模式p匹配得出的第一候选实例； 所述利用所述至少一个目标实例，创建第二特征向量集合包括： 根据所述抽取模式p构建状态向量，所述状态向量包括所有所述第一候选实例的置信度得分组成； 代理根据所述状态向量对所述第一候选实例进行随机筛选，并根据奖励函数计算所述被筛选后的所述第一候选实例的奖励值； 将所述被筛选后的所述第一候选实例合并入所述第一特征向量形成第二特征向量集合； 所述代理的筛选策略会根据所述奖励值进行优化。

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