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龙图腾网获悉北京警察学院申请的专利一种基于关系语义增强的跨语言实体对齐方法及系统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：CN121145877B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511289515.2，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种基于关系语义增强的跨语言实体对齐方法及系统是由郗蕊;吴迪;靳博文;华乾呈;张家琛;尤奕然;李思齐设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关系语义增强的跨语言实体对齐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理领域，公开了一种基于关系语义增强的跨语言实体对齐方法及系统，该方法包括如下步骤，构建跨语言知识图谱的实体初始嵌入与关系嵌入表示；关键邻居筛选阶段；基于实体相似度矩阵及关系相似度矩阵，结合预设语义相关度阈值，筛选结构匹配与语义匹配的关键邻居实体；邻居增强的实体嵌入更新；采用图注意力网络融合目标实体及其关键邻居的语义特征，生成上下文感知的实体嵌入；语义一致性对齐传播：通过共享置换矩阵联合优化一阶实体特征对齐与二阶关系结构对齐；动态种子扩展迭代：根据实体嵌入的曼哈顿距离动态识别高置信度未对齐实体对，将距离低于阈值的实体对加入种子集合，迭代执行前述步骤直至收敛。

本发明授权一种基于关系语义增强的跨语言实体对齐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于关系语义增强的跨语言实体对齐方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建跨语言知识图谱的实体初始嵌入与关系嵌入表示； S2、关键邻居筛选阶段； 基于实体相似度矩阵及关系相似度矩阵，结合预设语义相关度阈值，筛选结构匹配与语义匹配的关键邻居实体； S3、邻居增强的实体嵌入更新； 采用图注意力网络融合目标实体及其关键邻居的语义特征，生成上下文感知的实体嵌入； S4、语义一致性对齐传播： 通过共享置换矩阵联合优化一阶实体特征对齐与二阶关系结构对齐； S5、动态种子扩展迭代： 根据实体嵌入的曼哈顿距离动态识别高置信度未对齐实体对，将距离低于阈值的实体对加入种子集合，迭代执行步骤S2至S4直至收敛； 所述步骤S4中二阶关系结构对齐融合连接关系的空间结构信息及语义关联信息，具体实现方式为： 通过最小化关系结构矩阵差异优化共享置换矩阵P；其中、为融合实体空间结构与关系语义的关联矩阵； 约束共享置换矩阵P满足行归一化、列归一化且元素为二元值{0,1}； 所述步骤S1中的关系嵌入生成方式包括： 通过拼接关系的头实体平均嵌入与尾实体平均嵌入构建关系向量；其中表示连接操作，、分别表示关系的所有不同头实体和尾实体的平均嵌入； 引入基于TransE的三元组正则化损失优化关系嵌入； 表示从关系的潜在空间映射到实体的潜在空间的转换矩阵，是待学习的模型参数； 所述步骤S1中实体嵌入的生成方式为： 利用图卷积神经网络的多层传播规则更新实体表示： ； 其中，是图的邻接矩阵加上单位矩阵，为第层的实体特征向量，为第层的权重矩阵，表示激活函数，是的度矩阵； 基于边界损失函数优化嵌入： ； 其中，表示实体嵌入的损失函数，表示大于0的边界参数，表示实体的初始种子对齐集合，表示通过最近邻采样生成的一组负对齐集合，，表示实体嵌入的曼哈顿距离，表示负样本实体对的曼哈顿距离。

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