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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利一种面向武器装备领域的复杂三元组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：CN115270785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210975168.9，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权一种面向武器装备领域的复杂三元组抽取方法是由吕学强;游新冬;张乐;孙少奇设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向武器装备领域的复杂三元组抽取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理领域的知识抽取技术，特别涉及对武器装备知识领域的三元组抽取，可以充分挖掘非结构化信息，缓解模型对样本标注的依赖。包括以下步骤：（一）、通过爬虫对舰船、飞机等信息进行了采集并持久化至容器。（二）、使用自编码方式结合自注意力机制对文本的双向上下文以获取特征向量；（三）、将特征向量投入结合多轮对抗攻击的头实体识别器将其识别为头实体或尾实体；（四）、针对不同的头实体类型获取到句子向量，以字为最小粒度进行融合；（五）、在关系尾实体识别模块，指定关系对应的实体识别；本发明可获得更好缓解武器装备领域遇到的单实体重叠问题和实体对重叠问题，实现对武器装备领域的复杂关系以及隐含关系进行抽取。

本发明授权一种面向武器装备领域的复杂三元组抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种面向武器装备领域的复杂三元组抽取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、通过数据采集技术对舰船、飞机武器装备信息进行自动化采集，并将采集到的数据持久化至容器，随后，基于军事术语词典对持久化的数据进行筛查、清洗、存储，最终完成5000条数据的标注； 步骤S2、利用文本嵌入层模块对文本进行序列化处理，使用自编码方式结合自注意力机制对文本的双向上下文以获取特征向量； 具体包括： 采用的文本向量化的技术是BERT，第一部分标记嵌入TokenEmbedding是词向量或者字向量，使用CLS标记融合句子中的每个token语义；第二部分段嵌入SegmentEmbedding是因自编码的语言模型下一句预测NextSentencePrediction子任务需要区别两个句子，默认为零；第三部分位置嵌入PositionEmbeddings是为保证脱离了RNN时序系列模型的位置约束后，引入位置嵌入信息以适应自然语言的时序性； 步骤S3、将获取到的向量输入结合多轮对抗攻击的头实体识别器，将向量识别为头实体或尾实体；其中，对抗攻击的生成方式为FastGradientMethod；采取使用L2归一化技术对梯度进行修正； 步骤S4、将获取到的实体输入武器装备知识库模块，针对不同的头实体类型，依据网络百科中对该类型的定义或解释，提取描述该类型的句子并转化为解释向量，然后以字为最小粒度进行信息融合； 具体包括： 经过多轮对抗攻击得到向量和句子解释向量，采用加法对不同特征空间的向量进行语义融合，最终获取到挂载武器装备领域知识库和对抗攻击生成的样本融合向量； 步骤S5、最后进入到关系尾实体识别模块，该模块将任务细化为两个子任务：指定关系对应的尾实体头识别和尾识别； 具体包括： 其中S表示实体头，E表示实体尾，和分别代表第i个token作为尾实体头部和尾部的概率，Hj代表头实体识别器识别的第j个头实体整体序列；vk代表在头实体识别器部分中对S识别层和E识别层的结果求均值获得的向量。

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