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龙图腾网获悉北京仿真中心申请的专利一种基于深度学习的军事想定文本自动解析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：CN115659952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202111515766.X，技术领域涉及：G06F40/216；该发明授权一种基于深度学习的军事想定文本自动解析方法是由刘晨;谢宝娣;陈秋瑞;梅铮;李亚雯;段雨昕;董国宝;王俊达;朱双琳设计研发完成，并于2021-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的军事想定文本自动解析方法在说明书摘要公布了：本申请实施例公开一种基于深度学习的军事想定文本自动解析方法，包括：对军事想定文本数据样本进行处理标记，得到标记样本；对Web资源中的军事想定相关领域的主题进行词频分析得到第一解析词典，再对所述标记样本进行遍历得到第二解析词典，所述第一解析词典和第二解析词典组合生成解析词典；根据所述解析词典对需要解析的军事想定文本进行关键词抽取，并使用Bi‑LSTM‑CRF模型进行补充关键词抽取，得到抽取关键词；对所述抽取关键词进行分类预估，得到关键词分类；根据所述抽取关键词和关键词分类生成军事想定文件。本申请提升了大型军事想定文件的开发效率、可重用性及可扩展性，在一定程度上改进了传统想定开发方法存在的缺陷。

本发明授权一种基于深度学习的军事想定文本自动解析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的军事想定文本自动解析方法，其特征在于，包括： S1、对军事想定文本数据样本进行处理标记，得到标记样本； S2、对Web资源中的军事想定相关领域的主题进行词频分析得到第一解析词典，再对所述标记样本进行遍历得到第二解析词典，所述第一解析词典和第二解析词典组合生成解析词典； S3、根据所述解析词典对所述标记样本进行关键词抽取，并使用Bi-LSTM-CRF模型进行补充关键词抽取，得到抽取关键词； S4、对所述抽取关键词进行分类预估，得到关键词分类； S5、将需要解析的军事想定文本采用S1-S4的步骤得到解析抽取关键词和解析关键词分类，填入参数化模板生成军事想定文件； 所述S3还包括： S31、根据所述解析词典构建Trie树，根据所述Trie树对所述标记样本进行关键词的抽取，得到第一抽取关键词； S32、通过word2vector模型将所述标记样本转换为矩阵形式的第一词向量，作为Bi-LSTM-CRF模型的输入，所述第一词向量包含关键词的上下文信息； S33、使用Bi-LSTM-CRF模型对所述第一词向量进行补充关键词的抽取，得到第二抽取关键词； S34、所述第一抽取关键词和补充关键词组合得到抽取关键词。

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