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龙图腾网获悉浪潮软件科技有限公司申请的专利一种信息抽取及知识图谱构建系统及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：CN117313850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202311316939.4，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种信息抽取及知识图谱构建系统及方法是由谷钢;王彦功;张晓明;杨玺;尹京刚;张悦;王飞设计研发完成，并于2023-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种信息抽取及知识图谱构建系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了信息抽取及知识图谱构建系统及方法，属于数据处理技术领域，要解决的技术问题为如何提高信息抽取的准确性以及完整性、以及如何高效准确的构建知识图谱。包括数据预处理模块，用于提供分词服务、词性标注服务以及句法分析服务；实体识别模块，用于提供实体特征提取服务、实体标签预测服务；事件提取模块，用于提供事件特征提取服务、事件模板匹配服务、事件分类和抽取服务、以及事件关系建模服务；知识图谱构建模块，用于提供数据模型定义服务、数据存储服务、数据更新导入服务以及可视化交互服务；知识表示及检索模块，用于提供知识表示服务、知识检服务、相似度计算服务以及推理扩展服务。

本发明授权一种信息抽取及知识图谱构建系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种信息抽取及知识图谱构建系统，其特征在于，包括： 数据预处理模块，所述数据预处理模块用于提供分词服务、词性标注服务以及句法分析服务，所述分词服务用于将连续的文本序列切分为离散的词语或标记，所述词性标注服务用于为每个词语确定其词性或词类，所述句法分析服务用于确定句子中各个词语之间的语法关系，得到句法结构； 实体识别模块，所述实体识别模型用于提供实体特征提取服务、实体标签预测服务，所述实体特征提取服务用于学习实体的上下文信息和语义特征，并用于学习文本序列中的长期依赖关系和局部特征，得到实体的特征，所述实体标签预测服务用于基于标签之间的依赖关系、学习实体的上下文特征来预测每个词的实体标签； 事件提取模块，所述事件提取模块用于提供事件特征提取服务、事件模板匹配服务、事件分类和抽取服务、以及事件关系建模服务，所述事件特征提取服务用于提取事件的关键特征，所述事件模板匹配服务用于基于预定义的事件模板识别和抽取特定类型的事件，所述事件分类和抽取服务用于通过学习已标注事件对事件进行分类和抽取，所述事件关系建模服务用于基于文本中的时间顺序、逻辑关系以及语义连接，构建事件之间的关系； 知识图谱构建模块，所述知识图谱构建模块用于提供数据模型定义服务、数据存储服务、数据更新导入服务以及可视化交互服务，所述数据模型定义服务用于基于图结构定义实体、关系和属性以及实体、关系和属性之间的组织关系，所述数据存储服务用于将图数据库作为知识图谱的存储引擎，所述数据更新导入服务用于提供数据更新导入接口，所述数据更新导入接口支持以全量或增量的方式更新知识图谱，所述可视化交互服务用于基于数据模型和图数据库、通过图形界面或可视化工具浏览和导航知识图谱； 知识表示及检索模块，所述知识表示和检索模块用于提供知识表示服务、知识检索服务、相似度计算服务以及推理扩展服务，所述知识表示服务用于基于图表示学习技术对知识图谱中的实体和关系进行向量化表示，所述知识检索服务用于支持用户通过查询语言或API接口进行数据查询和数据过滤，以获取实体和关系，所述相似度计算服务用于基于实体之间的相似度或关系之间的相似度，匹配潜在关联相似的新知识；所述推理扩展服务用于通过逻辑推理或图算法分析实体和关系之间的逻辑关系和语义连接，从知识图谱中发现新的实体和关系； 其中，所述事件提取模块用于多特征提取事件的关键特征，事件的关键特征包括动词、名词短语、时间短语、词性，通过学习事件的关键特征识别事件中关键因素，关键因素包括动作、参与者、时间；所述事件模板中描述有事件中的各个要素之间的关系；所述事件提取模块中配置有基于循环神经网络的事件分类抽取模型，通过事件分类抽取模型提供事件分类和抽取服务； 所述知识检索服务支持根据实体的属性、关系的类型、事件的时间作为条件进行查询，得到满足条件的实体和关系。

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