中国船舶工业系统工程研究院童景波获国家专利权
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龙图腾网获悉中国船舶工业系统工程研究院申请的专利融合多模态内容的知识图谱补全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：CN114239675B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202111278020.1，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权融合多模态内容的知识图谱补全方法是由童景波;张小明;李彦聪设计研发完成，并于2021-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本融合多模态内容的知识图谱补全方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种融合多模态内容的知识图谱补全方法，包括如下步骤：将知识图谱的实体结构、与实体相关联的文本、与实体相关联的图像进行特征融合；将知识图谱的关系结构、关系特定的实体结构进行特征融合；将内容融合和结构融合后的特征输入到解码器进行链接预测；根据解码器的输出实现知识图谱补全或错误知识的排除。本发明对实体相关的文本和图像进行了充分利用，并且促进实体和关系的交互性；其结构灵活，方便扩展，本实施例不仅局限于结构、文本、图像内容的融合，对于其他类型的内容，在不需要付出创造性劳动的情况下可以进行更多类型内容的融合；对于解码器的选择同样具有灵活性，知识图谱补全任务的解码器可根据实际需要指定。
本发明授权融合多模态内容的知识图谱补全方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多模态内容的知识图谱补全方法，其特征在于，包括如下步骤： 内容融合，将知识图谱的实体结构、与实体相关联的文本、与实体相关联的图像进行特征融合； 结构融合，将知识图谱的关系结构、关系特定的实体结构进行特征融合； 链接预测任务，将内容融合和结构融合后的特征输入到解码器进行链接预测； 图谱补全，根据解码器的输出实现知识图谱补全或错误知识的排除； 所述内容融合具体包括如下步骤： 构建基于双线性方法的特征融合网络、基于注意力的特征选择网络、基于门控单元的特征组合网络； 获取文本的特征向量、图像的特征向量、实体和关系的结构向量； 根据所述特征融合网络，获得元素级别融合的跨模态特征； 根据所述特征选择网络，获得模态级别融合的跨模态特征； 根据所述元素级别融合的跨模态特征和所述模态级别融合的跨模态特征，通过所述特征组合网络，获得实体的跨模态特征。
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