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龙图腾网获悉贵州大学;贵州数文科技有限公司申请的专利一种基于边缘梯度的嵌套命名实体语义增强方法及其系统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：CN116227491B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310008649.7，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种基于边缘梯度的嵌套命名实体语义增强方法及其系统是由陈艳平;杨采薇;秦永彬;黄瑞章设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘梯度的嵌套命名实体语义增强方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明属于自然语言处理领域，具体涉及一种基于边缘梯度的嵌套命名实体语义增强方法及其系统。步骤1：预处理文本数据集，即把原始数据处理为适合实体模型进行处理；步骤2：基于步骤1预处理的句子输入模型，获取上下文信息特征；步骤3：将步骤2中上下文信息特征的句子，句子二维化；步骤4：将步骤3二维化后的句子通过逐通道卷积与边缘梯度的方法结合增强语义，将增强语义后的句子特征使用逐点卷积进行空间连接得到高级特征；步骤5：步骤4得到的高阶特征进入多层感知机后与双仿射形成的浅层信息编码，使用Softmax和Argmax预测分类返回索引值。用以解决现有技术中语义信息会渗透到相邻的嵌套实体表示中的问题；在边界检测中监督较少导致在确定命名实体的边界时通常表现出较差的性能的问题；在识别嵌套命名实体时会有噪声干扰的问题。

本发明授权一种基于边缘梯度的嵌套命名实体语义增强方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘梯度的嵌套命名实体语义增强方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：预处理文本数据集，即把原始数据处理为适合实体模型进行并行处理的句子； 步骤2：基于步骤1预处理的句子输入模型，获取上下文信息特征； 步骤3：将步骤2中上下文信息特征的句子二维化； 步骤4：将步骤3二维化后的句子通过逐通道卷积与边缘梯度的方法结合增强语义；将增强语义后的句子特征使用逐点卷积进行空间连接得到高阶特征； 步骤5：步骤4得到的高阶特征进入多层感知机后与双仿射形成的浅层信息编码，使用Softmax和Argmax预测分类返回索引值，完成候选实体的筛选； 所述步骤3具体为： 将一维句子字向量L通过交叉映射得到二维句子矩阵Lm，二维句子位置矩阵Dm，二维句子三角矩阵Tm，将这些矩阵连接起来以融合信息，并使用线性投影形成顺序表示M＝Linear[Lm；Dm；Tm]； 所述步骤4具体为： 使用边缘梯度的方法，利用边缘检测算子作为内核在逐通道卷积网络中增强语义后，并使用逐点卷积进行空间连接，将不同通道在相同空间的信息进行相关性建模，定义为： 逐通道卷积与梯度算子： 逐点卷积：fpM1:n；xp＝xp*fd x方向：fxM1:n；Gx,xp＝fpfdMi；Gx；xp y方向：fyM1:n；Gy,xp＝fpfdMi；Gy；xp 其中Mi； 梯度计算：G≈|fx|+|fy| 其中，G表示一个算子，Gx与Gy是边缘检测算子在两个方向的一阶算子，在二阶算子中，无方向区分，Laplace算子已存在梯度，则直接使用算子卷积即可。

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