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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种知识图谱的构建方法及装置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：CN116680407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310562818.1，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种知识图谱的构建方法及装置是由杨松霖;樊卫华设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种知识图谱的构建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种知识图谱的构建方法及装置，该方法包括：对原始文本进行格式转换和中文分词，得到待处理开放领域文本数据；然后构建第一知识图谱，所述第一知识图谱是指对所述待处理开放领域文本数据进行知识抽取后，由抽取得到的知识构建得到的知识图谱；最后构建第二知识图谱，所述第二知识图谱是指对所述第一知识图谱包含的知识进行知识推理得到的知识图谱。通过该方法构建的知识图谱，其中的知识具有较高准确度，比传统知识图谱知识丰富度更高，且具有较快的新知识补全能力。

本发明授权一种知识图谱的构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种知识图谱的构建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待处理开放领域文本数据； 构建第一知识图谱，所述第一知识图谱是指对所述待处理开放领域文本数据进行知识抽取后，由抽取得到的知识构建得到的知识图谱；所述构建第一知识图谱的方法包括： 采用预训练知识抽取模型训练得到知识抽取模型，对所述开放领域文本数据进行知识抽取，由抽取得到的知识构建得到第一知识图谱； 将预训练关系抽取模型、预训练第一实体抽取模型、预训练第二实体抽取模型和预训练属性抽取模型组合成为所述预训练知识抽取模型； 将关系抽取模型、第一实体抽取模型、第二实体抽取模型和属性抽取模型组合成为所述知识抽取模型； 将构建得到的第一类知识、构建得到的第二类知识和构建得到的第三类知识组合成所述构建得到的第一知识图谱； 利用所述关系抽取模型，对所述开放领域文本数据进行关系抽取后，由抽取得到文本关系信息； 在所述文本关系信息只存在一个文本关系类型的情况下，利用所述第一实体抽取模型对所述开放领域文本数据进行实体抽取，得到文本第一类实体信息，并采用所述文本关系信息和所述文本第一类实体信息构建所述第一类知识； 在所述文本关系信息中至少存在两种文本关系类型的情况下，利用所述第二实体抽取模型对所述开放领域文本数据进行实体抽取，得到所述文本第二类实体信息，并采用所述文本关系信息和所述文本第二类实体信息构建所述第二类知识； 利用所述属性抽取模型对所述开放领域文本数据进行属性抽取，得到文本属性信息，并采用所述文本第一类实体信息或所述文本第二类实体信息与所述文本属性信息构建所述第三类知识； 构建第二知识图谱，所述第二知识图谱是指对所述第一知识图谱包含的知识进行知识推理得到的知识图谱。

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