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龍圖騰網恭喜杭州電子科技大學申請的專利一種融合相對位置特征的深度學習軍事武器實體識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114970533B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210593349.5，技術領域涉及：G06F40/295；該發明授權一種融合相對位置特征的深度學習軍事武器實體識別方法是由彭冬亮;楊雪晨;谷雨;劉俊;薛安克設計研發完成，并于2022-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合相對位置特征的深度學習軍事武器實體識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種融合相對位置特征的深度學習軍事武器實體識別方法。包括：1基于公開數據構建中文軍事武器領域數據集。2針對公開數據上實體存在的問題，制定軍事武器實體識別規則。3根據數據集作為模型訓練的原始數據，采用扁平晶格網絡實現字詞向量的生成和提取相對位置特征信息。4以訓練結果為輸入，加入多頭自注意力機制結構對輸入文本中的長距離依賴進行建模。5以訓練結果為輸入，結合實體識別規則，采用CRF方法作為標簽解碼器輸出全局最優標注序列。本發明解決長距離建模難題與增強上下文特征提取，使得軍事武器命名實體識別任務更精準高效。

本發明授權一種融合相對位置特征的深度學習軍事武器實體識別方法在權利要求書中公布了：1.一種融合相對位置特征的深度學習軍事武器實體識別方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：1基于公開數據構建中文軍事武器領域數據集；2針對公開數據上實體存在的問題，制定軍事武器實體識別規則；3以步驟1構建的數據集作為模型訓練的原始數據，采用FLAT扁平晶格網絡實現字詞向量的生成和提取相對位置特征信息；具體為：根據生成的字詞向量，對于字詞向量中頭位置和尾位置確定的兩個跨度xi和xj，它們之間存在三種關系：相交，包含和分離；使用密集向量對三種關系進行建模；令head[i]和tail[i]表示跨度區間xi的頭位置和尾位置，head[j]和tail[j]表示跨度區間xj的頭位置和尾位置；使用四種相對距離來表示xi和xj之間的關系，具體計算為: 其中表示xi的頭部與xj的頭部之間的距離，表示xi的頭部與xj的尾部之間的距離，表示xi的尾部與xj的頭部之間的距離，表示xi的尾部與xj的尾部之間的距離；跨度區間的最終相對位置編碼Tij是四個距離的非線性轉換： 其中Wr是可學習參數，表示拼接操作，pd計算如下： 其中d是k是表示位置編碼的維度索引，對頭部和尾部信息進行連續變換計算得到的相對位置編碼；4以步驟3的訓練結果字詞向量特征D和跨度區間的位置特征信息Tij為輸入，加入Multi-HeadAttentionTransformer多頭自注意力機制結構對輸入文本中的長距離依賴進行建模；具體為：融合自注意力機制的跨度區間相對位置編碼計算公式為： 其中，是可學習參數，dmodel＝H×dhead，H為自注意力機制頭數，dhead為每個頭的維度，Dxi,Dxj為上層輸入的字詞向量特征；Multi-HeadAttentionTransformer結構中多頭計算公式為：MultiHeadQ,K,V＝Concathead1,…,headhWOheadi＝AttQWiQ,KWiK,VWiV其中，是可學習的參數；Multi-HeadAttentionTransformer結構中的注意力機制實現字符與任意詞匯間的直接交互；經過多層Multi-HeadAttentionTransformer結構的計算，最終輸出特征矩陣P；5以步驟4的訓練結果為輸入，結合步驟2的實體識別規則，采用CRF方法作為標簽解碼器輸出全局最優標注序列。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州電子科技大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市下沙高教園區2號大街；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。