基于联邦学习的多任务知识图谱补全方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202211271214.3

申请日：

2022-10-18

公开(公告)号：

CN115687640B

公开(公告)日：

2025-07-11

发明(设计)人：

刘柏嵩胡测林宏权周艳桃胡克佳刘鹏

申请人：

宁波大学宁波市生产力促进中心（宁波市科技金融服务中心）宁波市升力同创科技咨询服务有限公司

申请人地址：

315000 浙江省宁波市江北区风华路818号

IPC主分类号：

G06F16/36

IPC分类号：

G06N5/02

代理机构：

宁波中致力专利代理事务所(普通合伙) 33322

代理人：

张圆;黄挺

法律状态：

授权

国省代码：

江苏省常州市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-07-11	授权	授权

共 50 条

[1]

基于联邦学习的多任务知识图谱补全方法 [P].

刘柏嵩 ;

胡测 ;

林宏权 ;

周艳桃 ;

胡克佳 ;

刘鹏 .

中国专利 :CN115687640A ,2023-02-03

[2]

基于多任务学习的嵌入式知识图谱补全方法和装置 [P].

张勇 ;

窦佳恒 ;

田冰 ;

李欣 ;

李超 .

中国专利 :CN113742488B ,2021-12-03

[3]

联邦教育知识图谱补全方法、设备及介质 [P].

黄昌勤 ;

朱佳 ;

林志豪 .

中国专利 :CN114153982B ,2024-04-02

[4]

联邦教育知识图谱补全方法、设备及介质 [P].

黄昌勤 ;

朱佳 ;

林志豪 .

中国专利 :CN114153982A ,2022-03-08

[5]

一种基于联邦学习的知识图谱表示方法 [P].

张文 ;

陈名杨 ;

姚祯 ;

陈华钧 .

中国专利 :CN113886598A ,2022-01-04

[6]

基于图对比学习的知识图谱补全方法 [P].

周连科 ;

鲁金明 ;

胡文宁 ;

孙彧 ;

张晨 ;

郑松伟 .

中国专利 :CN118333159A ,2024-07-12

[7]

基于知识图谱补全的问答方法 [P].

赵芬 ;

李银国 ;

李俊 ;

王新恒 .

中国专利 :CN112015868B ,2020-12-01

[8]

基于元学习的少样本知识图谱补全方法 [P].

向行 ;

陈毅波 ;

蒋志怡 ;

黄鑫 ;

蒋破荒 ;

田建伟 ;

朱宏宇 ;

祝视 ;

吕欣琪 ;

高建良 .

中国专利 :CN113239131B ,2021-08-10

[9]

基于联邦学习的多粒度动态知识图谱嵌入模型构造方法 [P].

李天瑞 ;

黄维 ;

刘佳 ;

王德贤 ;

李崇寿 ;

滕飞 .

中国专利 :CN115062159A ,2022-09-16

[10]

一种基于联邦学习的多方知识图谱嵌入方法 [P].

张璐琳 ;

秦拯 ;

李林锋 ;

周辉 ;

陈宇翔 .

中国专利 :CN119940502A ,2025-05-06

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