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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利论辩知识图谱、文本图谱编码模型、基于图谱的预训练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：CN117252256B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202311170792.2，技术领域涉及：G06N5/02；该发明授权论辩知识图谱、文本图谱编码模型、基于图谱的预训练方法是由魏忠钰;梁敬聪设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本论辩知识图谱、文本图谱编码模型、基于图谱的预训练方法在说明书摘要公布了：本发明的目的是提供一种论辩知识图谱及其自动化构建方法、一种同时编码文本与图谱的模型及其预训练方法，以及一种利用图谱信息二次预训练模型的方法。所述方法包括：将论点与论据句子组织为句子内语义图谱和句子间逻辑图谱，并能够从原始论辩语料自动化构建；结合预训练语言模型和图神经网络编码文本和图谱信息，并在其中实现两类信息的交互，相应模型通过多种自监督任务在论辩语料上预训练；通过图谱信息扩充预训练预料内容，并增加相应的预训练任务，应用于所述模型或其它预训练语言模型的二次预训练。本发明能够有效整合各类论辩语料的信息，并为语言模型提供清晰准确的论辩语义、逻辑信息，有助于模型完成需要复杂推理论证的论辩场景任务。

本发明授权论辩知识图谱、文本图谱编码模型、基于图谱的预训练方法在权利要求书中公布了：1.一种构建论辩知识图谱的自动化方法，其特征在于，所述论辩知识图谱包括下层的句子内语义图谱和上层的句子间逻辑图谱，其中，所述句子内语义图谱包括多个分别与每个论点或论据一一对应的子图谱，每个所述子图谱具有一个顶节点代表，所述句子间逻辑图谱由各个代表每个论点或论据的顶节点组成； 所述句子内语义图谱由语义单元节点和语义关系边构成，所述语义单元节点和所述语义关系边通过属性值刻画语义信息，且满足有向无环性，其中，任何一个论点或论据对应的子图谱构成连通的有向无环图，且包括一个能代表该论点或论据的顶节点，满足与论点或论据对应的子图谱中没有其它边指向顶节点； 所述句子间逻辑图谱包括多个所述顶节点，至少两个所述顶节点通过组合边构成组合节点，两个所述顶节点之间、所述顶节点和所述组合节点之间、两个所述组合节点之间通过逻辑关系边对应连接，所述逻辑关系边的属性值记录构成该所述逻辑关系边的节点之间的逻辑信息，而节点属性留空； 通过论辩挖掘模型从原始论辩语料中抽取论点、论据及其关系，然后利用抽象语义表示解析模型将每个论点与论据句子解析为AMR图谱，最后按照合并同构节点的方式将所有的所述AMR图谱合并为所述句子内语义图谱，并根据论辩挖掘算法得到的论点与论据关系补全所述句子间逻辑图谱。

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