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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种智能电网网络安全知识图谱的构建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：CN117688188B 。

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：202311685270.6，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种智能电网网络安全知识图谱的构建方法是由杜晔;彭真;郑天帅;陈奇芳;卢思洋;黎妹红设计研发完成，并于2023-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能电网网络安全知识图谱的构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能电网网络安全知识图谱的构建方法，首先，爬取数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；构建本体模型，通过分析结构化数据所包含的信息类型，结合现有本体模型和专家经验自顶向下的构建知识图谱的初始模式层；然后，针对不同半结构化和非结构化文本的特点，采用基于规则或者基于深度学习的知识抽取方法，完成数据标注、实体抽取和关系构建；接着，经过知识融合后，在初始模式层的指导下构建数据层；之后，进行知识更新，包括模式层的更新和数据层的更新。本发明通过在人工标注的小规模混合语言数据集上训练，得到优于基准模型的性能，实现电网网络安全文本的实体抽取，从而服务于知识图谱的构建。

本发明授权一种智能电网网络安全知识图谱的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种智能电网网络安全知识图谱的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、爬取数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；构建本体模型，通过分析结构化数据所包含的信息类型，结合现有本体模型和专家经验自顶向下的构建知识图谱的初始模式层； 步骤2、针对不同半结构化和非结构化文本的特点，采用基于规则或者基于深度学习的知识抽取方法，完成数据标注、实体抽取和关系构建； 步骤3、经过知识融合后，在初始模式层的指导下构建数据层； 步骤2中采用基于规则的知识抽取方法处理半结构化数据，采用深度学习方法处理非结构化数据，构建基于五层架构的DA-XLMR-BiLSTM-FC-CRF模型，包括数据增强DA层，XLMR层，BiLSTM层，特征串联FC层和CRF层五部分； 在所述数据增强DA层，利数据增强方法分为训练阶段和生成阶段，在训练阶段，将标签信息插入到实体词前后用于标记其位置和类型，之后，采用全词掩码策略随机掩码实体词，送入预训练的掩码语言模型MLM中进行微调，经过微调的MLM模型能够预测出符合上下文语境的实体词； 在生成阶段，对原始标记语料进行与训练阶段相同的标签插入和随机掩码处理，送入经过微调的MLM模型，得到实体词被替换的语句；经过脚本处理，这些增强语句被转化为和原始语料结构相同的标记语料；最后，将原始语料与增强语料混合后用于整体模型的训练； 输入XLMR层的文本首先通过Tokenizer工具进行分词处理，文本被划分为子词token后会额外添加标识句子首尾的特殊符号“s”和“s”，然后经过字典映射形成子词token序列T；之后，XLMR模型会对序列T中的每个子词token进行嵌入，得到词向量序列E={E1,E2,E3,…,En}；其中，Ei为第i个子词token对应的向量表示，各词向量维度均为768维。

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