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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利多模态知识图谱的补全方法、装置和电子设备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：CN114564593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202210158488.5，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权多模态知识图谱的补全方法、装置和电子设备是由周景博;许德容;夏源;刘吉;窦德景设计研发完成，并于2022-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态知识图谱的补全方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供了多模态知识图谱的补全方法、装置和电子设备，涉及涉及数据处理技术领域，尤其涉及深度学习等技术领域。具体实现方案为：对多模态知识图谱进行特征提取，获取各模态的第一特征向量；对各模态进行两两分组，并对任一组内两个模态的第一特征向量进行语义信息提取和替换，获取任一组两个模态各自的第二特征向量；对每个分组对应的第二特征向量进行融合，获取多模态联合特征向量；基于多模态联合特征向量，对多模态知识图谱进行补全，获取目标多模态知识图谱。本公开实施例中，可以挖掘多模态之间的共同特征，进而通过信息交换减少冗余，跨模态共同学习重要的语义信息，充分利用了多模态信息，提升了知识图谱补全的性能。

本发明授权多模态知识图谱的补全方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种多模态知识图谱的补全方法，包括： 对多模态知识图谱进行特征提取，获取各模态的第一特征向量，所述多模态知识图谱是多模态生物知识图谱，所述多模态生物知识图谱的模态包括：文本信息模态、分子信息模态和结构信息模态； 对各模态进行两两分组，并对任一组内两个模态的所述第一特征向量进行语义信息提取和替换，获取所述任一组两个模态各自的第二特征向量； 对每个分组对应的所述第二特征向量进行融合，获取多模态联合特征向量； 基于所述多模态联合特征向量，对所述多模态知识图谱进行补全，获取目标多模态知识图谱； 其中，所述对任一组内两个模态的所述第一特征向量进行语义信息提取和替换，获取所述任一组两个模态各自的第二特征向量，包括： 对所述任一组内两个模态的所述第一特征向量进行协同注意力的语义信息提取，获取所述两个模态各自的候选特征向量； 从所述两个模态的所述候选特征向量中，筛选出需要进行语义信息替换的目标特征元素，所述目标特征元素是所述候选特征向量中每个特征元素的语义信息小于预设的替换因子的特征元素； 确定所述目标特征元素在所述候选特征向量中的位置，基于所述位置进行同位置语义信息替换，获取所述第二特征向量。

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