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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种融合子图增强和关系语义的归纳关系预测方法及应用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：CN116415661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310270564.6，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种融合子图增强和关系语义的归纳关系预测方法及应用是由骆祥峰;潘琦菲;谢少荣;王欣芝设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合子图增强和关系语义的归纳关系预测方法及应用在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合子图增强和关系语义的归纳关系预测方法及应用，该方法通过计算相邻关系与目标三元之间的语义相关性，通过选择高相关的信息来构造子图，再初始化子图中的节点表征，并且在关系表征初始化中加入了语义信息，将处理后的子图送入图神经网络更新节点和边，最终将更新结果送入打分网络获得目标三元组的分数，完成预测。与现有技术相比，本发明有效捕获了对目标推理有价值的邻居信息，减少了不相干邻居信息的影响，提高了归纳关系预测的准确性。

本发明授权一种融合子图增强和关系语义的归纳关系预测方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种融合子图增强和关系语义的归纳关系预测方法，其特征在于，该方法包括：计算相邻关系与目标三元之间的语义相关性，选择高相关的信息构造子图；初始化子图中的节点表征，并在关系表征初始化中加入语义信息；将处理后的子图送入图神经网络更新节点和边，并将更新结果送入打分网络获得目标三元组的分数，完成归纳关系预测； 所述方法包括以下步骤： 步骤S1、获取归纳推理数据集并进行三元组数据的预处理，构建数据集中包含的知识图； 步骤S2、将目标三元组转换为问句，采用预训练的RoBERTa模型编码问句及关系，根据编码结果计算关联概率筛选关系，结合束搜索，从三元组中目标头实体和尾实体出发，分别构建头和尾实体路径树； 步骤S3、合并目标头尾实体路径树构建有向子图，计算节点到目标节点相对最短距离的独热编码； 步骤S4、由预训练BERT模型编码关系描述文本初始化关系，并结合步骤S3得到的节点表征初始化边表征； 步骤S5、将经过步骤S3和S4初始化后的子图送入图卷积网络，由关系主导迭代更新子图中节点和边表征； 步骤S6、根据实体关系的最终的更新结果对三元组进行打分，根据分数完成关系预测，并计算损失函数； 步骤S7、根据损失函数计算出的损失值更新网络参数，若达到设定的训练上限则结束训练，否则重复步骤S5和S6继续训练。

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