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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种自动构建高端装备制造业故障知识图谱的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：CN117271798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202311231993.9，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种自动构建高端装备制造业故障知识图谱的方法是由金勇男;沈超敏设计研发完成，并于2023-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动构建高端装备制造业故障知识图谱的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自动构建高端装备制造业故障知识图谱的方法，其特点是采用主体和客体对比学习的方法，在关系抽取中的主体和客体对比学习考虑主体的上下文特征与客体的上下文特征之间的相互作用，使得相关主体和客体之间的上下文特征更加相似，同时使无关实体和客体之间的上下文特征差异更大，以提升模型的性能。本发明与现有技术相比具有方法简便，确实有效提高了模型的效果，特别是在关系类型较多的场景下切实有效，可以提高对主，客体抽取和关系类型判断的准确率，具有良好的应用前景。

本发明授权一种自动构建高端装备制造业故障知识图谱的方法在权利要求书中公布了：1.一种自动构建高端装备制造业故障知识图谱的方法，其特征在于，该方法包括：获得待抽取的故障案例样本，将样本输入到故障案例知识关系抽取模型，并将得到预测关系的类型和关系的主体与客体，对故障案例样本进行训练，自动构建高端装备制造业故障知识图谱， 所述故障案例样本的训练包括下述步骤： 步骤1：案例样本处理 对收集到的故障案例样本按关系主体客体的边界位置和关系的类型对数据进行标注； 步骤2：文本表征 将样本映射为词表中对应的索引，并送入在大量语料上预训练过的自注意力模型，得到文本表征； 步骤3：起始和终止指针的获取 在文本表征中加入位置信息，然后对其进行解码，得到三个全局指针器的起始指针和终止指针，并在此添加辅助任务； 步骤4：训练模型 将得到的三种起始指针和终止指针多次迭代训练故障案例知识关系抽取模型，得到最优模型并保存模型参数，实现自动构建高端装备制造业故障知识图谱； 所述步骤3得到三个全局指针器的起始指针和终止指针，一个全局指针器用于抽取实体，它是输入的子序列，全局指针器将输出一个GC×L×L矩阵，其中C为类数，表示关系类型的数量；L为序列长度，表示输入序列的最大长度；找到大于阈值的元素，即gcijthreshold，其中cC表示一种关系类型；iL表示实体在序列中的起始位置；jL表示实体在序列中的结束位置；另一个全局指针器用于抽取相关主体和客体的头位置，全局指针器的输出形状与用于抽取实体的全局指针相同，而每个元素gcij具有不同的含义，cC表示一种关系类型；iL表示主体实体的头部；jL表示客体实体的头部；最后一个全局指针器输出中的每个元素gcij表示输入序列中有关系的主体实体和客体实体的结束位置，在将三个全局指针器输出结合后，就可获得关系三元组s,r,o。

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