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龙图腾网获悉平安健康保险股份有限公司申请的专利一种知识图谱构建方法、装置、电子设备及存储介质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：CN116127087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211558415.1，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种知识图谱构建方法、装置、电子设备及存储介质是由殷悦迪设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种知识图谱构建方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种知识图谱构建方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。本发明提供的知识图谱构建方法，包括：获取待处理影像材料，对待处理影像材料进行识别，得到待处理影像材料的文本切片，将文本切片的文本、文本对应的坐标以及待处理影像材料输入至训练完备的第一多模态模型中，得到文本对应的序列标注结果；根据文本对应的序列标注结果以及训练完备的第二多模态模型，得到第一文本关系分类；根据包含第一文本关系分类的文本以及训练完备的关系抽取模型，得到文本主实体、文本客体以及第二文本关系分类；根据文本主实体、文本客体以及第二文本关系分类构建知识图谱。本发明的知识图谱构建方法，可以实现对保险影像材料的知识图谱构建。

本发明授权一种知识图谱构建方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种知识图谱构建方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待处理影像材料，对所述待处理影像材料进行识别，得到所述待处理影像材料的文本切片，将所述文本切片的文本、所述文本对应的坐标以及所述待处理影像材料输入至训练完备的第一多模态模型中，得到所述文本对应的序列标注结果，所述文本对应的序列标注结果包括BIO序列标注后的文本，所述文本对应的坐标为所述文本在所述待处理影像材料中的坐标，所述第一多模态模型的训练过程，包括，将文本样本、所述文本样本对应的坐标以及第一影像材料样本作为第一预设多模态预训练模型的输入，将所述第一预设多模态预训练模型的输出文本作为线性层的输入，将所述线性层输出的表征作为CRF层的输入，所述CRF层输出所述文本样本对应的BIO序列标注结果，所述第一预设多模态预训练模型的网络结构为LayoutLMv3网络结构； 根据所述文本对应的序列标注结果以及训练完备的第二多模态模型，得到第一文本关系分类，所述第二多模态模型的训练过程，包括，将BIO序列标注后的文本样本、所述BIO序列标注后的文本样本对应坐标以及第二影像材料样本作为第二预设多模态预训练模型的输入，使所述第二预设多模态预训练模型输出文本字符的表示向量，将两个待分类关系实体中的第一字符的表示向量，分别经过线性层变换，得到变换后的表征，将所述变换后的表征作为Biaffine层的输入，所述Biaffine层输出关系分类结果，所述第二预设多模态预训练模型的网络结构为LayoutLMv3网络结构； 根据包含所述第一文本关系分类的文本以及训练完备的关系抽取模型，得到文本主实体、文本客体以及第二文本关系分类； 根据所述文本主实体、所述文本客体以及所述第二文本关系分类构建知识图谱。

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