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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于BERT的实体属性相似度计算方法及系统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：CN115577267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211106635.0，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权基于BERT的实体属性相似度计算方法及系统是由季一木;邱晨阳;刘尚东;王汝传设计研发完成，并于2022-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于BERT的实体属性相似度计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于BERT的实体属性相似度计算方法及系统，该方法通过对两个知识图谱进行预处理，过滤掉知识图谱中的关系三元组、冗余或无效的三元组，获得预对齐实体对；对齐第一知识图谱和第二知识图谱的关系；使用BERT模型对属性三元组中的尾实体即属性文本进行无监督学习，获得训练好的BERT模型；根据关系对齐的结果，通过训练好的BERT模型，计算有相同关系的属性文本相似度，通过计算整合，获得各实体属性相似度的结果；本发明能够在知识图谱数据量巨大且缺少标注的情况下，通过无监督的算法，高准确率地实现对知识图谱间实体属性相似度的计算，为知识图谱的融合提供支持，可有效解决知识图谱融合过程中标注样本的人工成本过高且准确率较低的问题。

本发明授权基于BERT的实体属性相似度计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于BERT的实体属性相似度计算方法，其特征在于：包括以下步骤， S1、对第一知识图谱和第二知识图谱两个知识图谱进行预处理，过滤掉知识图谱中的关系三元组、冗余或无效的三元组，保留包含着实体-属性-属性值的属性三元组，并获得预对齐实体对； S2、对齐第一知识图谱和第二知识图谱的关系； S21、统计第一知识图谱和第二知识图谱中属性三元组所包含的所有关系，并通过Word2Vec模型计算两个知识图谱中关系的相似度； S22、当相似度超过设定值时，进行关系间的对齐；具体为，在知识图谱的一个关系在另一知识图谱中存在多个关系与其相似度超过设定值时，则优先选取同时在一对预对齐实体对中存在的关系作为一对对齐的关系，否则选取相似度高的关系作为对齐的关系； S3、使用BERT模型对属性三元组中的尾实体即属性文本进行无监督学习，获得训练好的BERT模型； S31、根据批量尺从第一知识图谱和第二知识图谱两个知识图谱中分别随机抽取设定数量的实体对进行一个批次的训练，在随机抽取的过程中不抽取在知识图谱间已经预对齐的实体对，训练将以实体对自身的属性文本本身作为正例，同一批次内其他被随机抽取的实体对的属性文本作为负例； S32、通过随机丢弃法对正例与负例进行编码，从而获得对应的低维向量； S33、再通过梯度下降法进行BERT模型的训练，调整参数优化相似度计算的结果，直至损失值低于设定阈值，获得训练好的BERT模型； S4、根据关系对齐的结果，通过训练好的BERT模型，将文本转化为高维向量，并通过比较向量间余弦值来计算有相同关系的属性文本相似度，最后对属性文本相似度进行汇总计算并取平均值，获得各实体属性相似度的结果。

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