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龍圖騰網獲悉第四范式(北京)技術有限公司申請的專利多元關系知識庫構建方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114328940B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202011019535.5，技術領域涉及：G06F16/36；該發明授權多元關系知識庫構建方法和系統是由姚權銘設計研發完成，并于2020-09-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本多元關系知識庫構建方法和系統在說明書摘要公布了：公開了一種多元關系知識庫構建方法和系統。所述方法包括：針對多元關系知識庫中的多元組構建多元關系模型，并建立對應估分函數和損失函數；基于所述估分函數和損失函數，使用從所述多元關系知識庫獲得的訓練樣本對所述多元關系模型進行訓練；基于經過訓練的多元關系模型來預測并補全所述多元關系知識庫中具有缺失實體的多元組中的缺失實體，并基于補全了缺失實體的各個多元組來構建完整的多元關系知識庫。

本發明授權多元關系知識庫構建方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種預測方法，所述方法包括： 針對多元關系知識庫中的多元組構建多元關系模型，并建立對應估分函數和損失函數，其中，所述多元關系知識庫中的每個多元組由一個關系和多個實體構成，所述一個關系與所述多個實體中的每個實體之間的對應語義由角色來指示，并且所述一個關系的各個角色與所述多個實體中的對應實體之間的對應觀測事實構成與該多元組對應的觀測事實集合，其中，所述估分函數用于指示與每個多元組對應的觀測事實集合中的角色與實體之間的關聯性； 基于所述估分函數和損失函數，使用從所述多元關系知識庫獲得的訓練樣本對所述多元關系模型進行訓練，其中，訓練樣本是與所述多元關系知識庫中的不具有缺失實體的多元組對應的觀測事實集合； 基于經過訓練的多元關系模型來預測并補全所述多元關系知識庫中具有缺失實體的多元組中的缺失實體，并基于補全了缺失實體的各個多元組來構建完整的多元關系知識庫； 利用完整的多元關系知識庫訓練機器學習模型，得到目標機器學習模型，并利用所述目標機器學習模型，執行預測任務，其中，所述預測任務包括關系檢索、語義檢索、智能檢索、智能推薦、智能問答、個性化推薦中的至少一項； 其中，對于關系檢索、語義檢索或智能檢索，將多個關鍵詞輸入所述目標機器學習模型，所述目標機器學習模型從完整的多元關系知識庫中檢索出所述多個關鍵詞之間的關系或者檢索出所述多個關鍵詞相應的另一個實體； 對于智能問答，將問題輸入所述目標機器學習模型，所述目標機器學習模型從完整的多元關系知識庫中檢索出所述問題的答案；或者，將借款人的信息輸入所述目標機器學習模型，所述目標機器學習模型從完整的多元關系知識庫中檢索出所述借款人是否存在欺詐風險； 對于智能推薦或個性化推薦，將待推薦人的信息輸入所述目標機器學習模型，所述目標機器學習模型從完整的多元關系知識庫中檢索出向所述待推薦人進行推薦的推薦信息。

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