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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于共享编码和协同注意力的知识图谱问答方法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：CN115905493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211619825.2，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于共享编码和协同注意力的知识图谱问答方法是由吴涛;张浩然;先兴平;蒲晓;宋秀丽;姜丰;游小琳设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于共享编码和协同注意力的知识图谱问答方法在说明书摘要公布了：本发明属于知识图谱智能问答领域，具体涉及一种基于共享编码和协同注意力的知识图谱问答方法，包括：构建知识图谱；获取待问答的问句，根据问句从知识图谱中获取候选主题词集合和候选主题词实体的图谱信息；将问句、候选主题词集合和候选主题词实体的图谱信息输入到训练好的实体链接E‑GCNR模型中，得到候选主题词实体；根据候选主题词实体从知识图谱中获取候选答案集合和候选答案实体的图谱信息；将问句、候选答案集合和候选答案实体的图谱信息输入到训练好的答案推理CA‑BiLSTM模型中，得到问句的答案；本发明提出的共享编码方式和协同注意力机制可用于实体链接和答案推理两项任务中，具有广泛的适用性。

本发明授权一种基于共享编码和协同注意力的知识图谱问答方法在权利要求书中公布了：1.一种基于共享编码和协同注意力的知识图谱问答方法，其特征在于，包括：构建知识图谱；获取待问答的问句，根据问句从知识图谱中获取候选主题词集合和候选主题词实体的图谱信息；将问句、候选主题词集合和候选主题词实体的图谱信息输入到训练好的实体链接E-GCNR模型中，得到候选主题词实体；根据候选主题词实体从知识图谱中获取候选答案集合和候选答案实体的图谱信息；将问句、候选答案集合和候选答案实体的图谱信息输入到训练好的答案推理CA-BiLSTM模型中，得到问句的答案； 实体链接E-GCNR模型包括特征提取模块、信息交流模块以及匹配模块；在特征提取模块中，通过共享编码的方式提取问句与候选主题词图谱信息的特征表示；在信息交流模块，通过协同注意力机制促进问句与候选主题词图谱信息的特征表示的信息交互，并采用子图聚合机制将候选主题词的邻居信息进行聚合，得到特征增强后的问句特征表示；在匹配模块，通过拼接并计算各类图谱信息与问句特征表示的相似度分数，预测出问句主题词；候选主题词实体的图谱信息包括候选主题词实体的名称信息、类型信息、邻居实体名称和邻居路径信息； 答案推理CA-BiLSTM模型包括特征提取模块、信息交流模块以及匹配模块；在特征提取模块中，通过共享编码的方式提取问句与候选答案实体的图谱信息的特征表示；在信息交流模块，通过协同注意力机制促进问句与候选答案图谱信息的信息交互，得到特征增强后的问句特征表示；在匹配模块，通过拼接并计算各类图谱信息与问句特征表示的相似度分数，预测出问句答案；候选答案实体的图谱信息包括候选答案实体的类型信息、到主题词实体的路径信息、邻居背景信息；共享编码方式为同一类的图谱信息和问句配置同一个嵌入表示模型和循环神经网络来提取它们的特征表示。

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