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龙图腾网获悉杭州云深科技有限公司;浙江警察学院申请的专利一种基于深度学习模型的知识图谱构建方法、介质及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：CN121189453B 。

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：202511747175.3，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于深度学习模型的知识图谱构建方法、介质及设备是由周琦;蒋文荣;钟杨青;郑滋椀;王姣平;张平设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习模型的知识图谱构建方法、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及知识图谱构建技术领域，尤其涉及一种基于深度学习模型的知识图谱构建方法、介质及设备，通过参数调整的预设深度学习模型在预设匹配规则下进行信息抽取，实现从非结构化文本到结构化三元组的高精度转换，为知识图谱构建提供了规范的初始知识单元；通过将实体及其上下文编码为高维向量，生成富含语义的数值化表示，并引入关系网络上下文增强推理，精准匹配文本实体与知识库标准实体，有效解决了实体歧义，实现了知识统一化；通过实体替换完成知识融合，并通过冲突检测与深度学习模型仲裁机制，消除逻辑矛盾，提高了知识图谱的构建质量，构建出内部一致、逻辑可靠的知识图谱。

本发明授权一种基于深度学习模型的知识图谱构建方法、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习模型的知识图谱构建方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1，根据预设深度学习模型和预设匹配规则对目标新闻文本进行实体和关系抽取，获取到所述目标新闻文本对应的若干个初始三元组，其中，每个初始三元组中包括目标实体和关系类型，至少两个初始三元组针对同一目标实体存在关系类型矛盾的冲突情形，所述预设匹配规则用于限定每个初始三元组对应的实体类型和关系类型匹配预设的知识图谱规则； S2，针对任一目标实体，根据当前目标实体的实体名称和在所述目标新闻文本中的上下文描述文本，获取到表征当前目标实体的语义特征的目标实体向量； S3，根据所述目标实体向量，以及参考知识库中表征每个参考实体的语义特征的关键属性向量，获取到当前目标实体对应的标准实体； S4，将每个初始三元组中的目标实体替换为对应的标准实体，更新得到若干个中间三元组，其中，至少两个中间三元组针对同一目标实体存在关系类型矛盾的冲突情形； S5，根据所述预设深度学习模型对存在冲突情形的中间三元组进行筛选，根据筛选得到的若干个目标三元组构建得到目标知识图谱，其中，S5包括如下步骤： S51，对所有的中间三元组进行对比，获取到若干个非冲突三元组和若干个冲突三元组列表，其中，非冲突三元组之间具有不同的目标实体，每个冲突三元组列表中包括的若干个中间三元组具有相同的目标实体，以及具有矛盾的关系类型； S52，根据所述预设深度学习模型和预设指令文本，对每个冲突三元组列表、每个冲突三元组列表包括的每个中间三元组在所述目标新闻文本中的上下文描述文本进行分析，筛选出每个冲突三元组列表对应的目标三元组，其中，所述预设指令文本用于指示所述预设深度学习模型对输入的每个中间三元组的上下文完整性、逻辑自洽性、在所述目标新闻文本中的来源的确定性程度进行评估和对比； S53，将每个非冲突三元组均确定为目标三元组； S54，以每个目标三元组中的目标实体为节点，以每个目标三元组中的关系类型为边，构建得到所述目标知识图谱。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州云深科技有限公司;浙江警察学院，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市西湖区三墩镇荆大路100号每日金座1号楼508室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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