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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种地球科学地质实体关系抽取方法、介质、设备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：CN120354909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510854944.3，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种地球科学地质实体关系抽取方法、介质、设备是由田朝宁;陈中强;李浩;黄元耕设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地球科学地质实体关系抽取方法、介质、设备在说明书摘要公布了：本发明提出一种地球科学地质实体关系抽取方法、介质、设备，涉及实体关系抽取技术领域，方法包括：将地球科学地质数据、实体以及标签划分为训练集和测试集；构建地质实体关系抽取的神经网络模型，将训练集输入模型进行一阶段训练；使用训练集对一阶段训练后的模型进行二阶段训练，以二阶段训练模型的输入作为状态，输出为动作概率分布，并设置奖励函数和优势函数，构建PPO模型对二阶段训练模型进行优化；根据一阶段训练的损失函数和二阶段训练时PPO模型的损失函数，构建联合损失函数；使用测试集对二阶段训练后的模型进行测试，使用测试后的模型进行地球科学地质实体关系抽取。本发明有效解决了训练中的不稳定性与局部最优问题。

本发明授权一种地球科学地质实体关系抽取方法、介质、设备在权利要求书中公布了：1.一种地球科学地质实体关系抽取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取地球科学地质数据，从中抽取实体并生成标签，将地质数据、实体以及标签划分为训练集和测试集； S2、构建地质实体关系抽取的神经网络模型，将训练集输入神经网络模型进行一阶段训练，得到一阶段训练后的模型； S3、使用训练集对一阶段训练后的模型进行二阶段训练，得到二阶段训练模型，以二阶段训练模型的输入作为状态，输出为动作概率分布，并设置奖励函数和优势函数，构建近端策略优化模型对二阶段训练模型进行优化； S4、根据一阶段训练的损失函数和二阶段训练时近端策略优化模型的损失函数，构建联合损失函数； S5、使用测试集对二阶段训练后的模型进行测试，使用测试后的模型进行地球科学地质实体关系抽取； 近端策略优化模型的奖励函数如下： ， 其中，表示奖励函数，x表示二阶段训练模型的输入，y表示二阶段训练模型输出的真实标签，表示二阶段训练模型对y的归一化得分，表示二阶段训练模型对c的归一化得分，c表示非二阶段训练模型输出的真实标签的集合； 近端策略优化模型的优势函数如下： ， ， ， 其中，表示第i个样本相对于基线的优势，表示第i个样本的奖励值，b表示基线函数，表示衰减系数，表示平均批次奖励，N表示批次大小。

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中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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”。