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龙图腾网获悉电子科技大学;中国电子科技集团公司第二十九研究所申请的专利一种面向雷达的实体关系联合抽取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：CN116127974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310006802.2，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种面向雷达的实体关系联合抽取方法是由王丽军;徐晶;徐杰;何欢;冯渝荏;贺媛媛;旷生玉;李高云设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向雷达的实体关系联合抽取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向雷达的实体关系联合抽取方法，先对雷达文本语料进行中文分词和进行向量化处理，然后基于词向量获取雷达文本语料中的实体个数及单个实体的起止位置，并计算出计算各个实体的实体向量；接着计算任意两实体间的关系向量以及基于注意力权重的关系向量，通过将两个关系向量拼接后输入至全连接神经网络，最后通过全连接神经网络抽取实体关系，这样从雷达领域样本语料中快速抽取关于雷达特征的实体关系。

本发明授权一种面向雷达的实体关系联合抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种面向雷达的实体关系联合抽取方法，其特征在于，包括以下步骤： 1、对雷达文本语料进行中文分词操作，再根据训练库FastText中的中文词向量对中文词进行向量化操作，得到雷达文本语料对应的向量，其中，表示第个中文词的向量表示，表示向量维度，表示雷达文本语料分词操作后得到中文词的数量； 2、获取雷达文本语料中的实体个数及单个实体的起或止位置； 2.1、将向量输入至Transformer模型，通过Transformer模型中的编码器提取结合上下文信息的向量，表示第个中文词结合上下文信息后的向量表示； 2.2、设置两个并行的全连接神经网络，其中，第一个全连接神经网络用于判断实体的起始位置，另一个全连接神经网络用于判断实体的结束位置； 将向量同时输入至两个并行的全连接神经网络，通过全连接神经网络输出一串由“0”或“1”组成的序列，其中，“1”表示实体的起或止位置，“0”表示不是实体的起或止位置； 在第一个全连接神经网络输出的序列中，标记所有“1”所在位置为实体的起位置，第二个全连接神经网络输出的序列中，标记所有“1”所在位置为实体的止位置，然后统计实体个数； 最后，按照就近原则，将第一串序列中第一次出现“1”位置与第二串序列中第一次出现“1”位置作为第一个实体的起或止位置，然后以此类推； 3、计算各个实体的实体向量； 根据各个实体的起或止位置，对于单个中文词组成的实体，将中文词结合了上下文信息后的向量表示实体向量；对于多个中文词组成的实体，将多个中文词对应的向量相加后归一化，作为实体的实体向量； 4、计算任意两实体间的关系向量； 随机选取两个实体，一个记为头实体，对应的实体向量记为，另一个记为尾实体，对应的实体向量记为； 利用尾实体向量减去头实体向量，得到实体间的关系向量； 5、计算任意两实体间基于注意力权重的关系向量； ； 其中，表示第个中文词的注意力权重，表示第个中文词结合上下文信息后的向量表示，表示两实体间中文词的个数，两实体间基于注意力权重的关系向量； 6、抽取实体关系； 6.1、将关系向量拼接关系向量之后，得到一个维的关系向量； 6.2、将关系向量输入至维度为，隐藏层维度为，输出维度为的全连接神经网络，从而得到个概率值，然后利用Softmax函数取最高概率对应的关系作为实体对之间的关系。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学;中国电子科技集团公司第二十九研究所，其通讯地址为：611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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