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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院战略评估咨询中心申请的专利基于多任务深度学习的双边关系知识库构建方法和装置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：CN119721211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411811582.1，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权基于多任务深度学习的双边关系知识库构建方法和装置是由耿奎;张昕;谢宗仁;刘毅;杨博帆;徐博婷;采俊玲;林勇;马骏;史霞;梁鸿;单灵芝;葛梦旗设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多任务深度学习的双边关系知识库构建方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于多任务深度学习的双边关系知识库构建方法和装置。所述方法过将构建国家双边关系知识库的四个子任务共享一个多任务深度学习模型，实现在同一模型中联合学习四项任务，从而能够同时对新闻文本进行实体抽取、摘要生成、新闻分类与情感分析，输出包括双边国家、时间、新闻摘要、新闻类型、情感类型在内的完整信息，最终高效构建一个覆盖国家双边关系多个层面的大规模双边关系知识库。采用本方法有效解决了现有双边关系知识库构建中各个子任务独立训练、缺乏协同优化和数据标注及模型部署成本高等问题，实现了新闻文本理解和国家双边关系数据库的高效构建，具有显著的技术优势和应用价值。

本发明授权基于多任务深度学习的双边关系知识库构建方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务深度学习的双边关系知识库构建方法，其特征在于，所述方法包括： 采集获取用于描述国家双边关系的多源新闻文本数据集，并按照设定比例拆分为训练集、验证集和测试集；其中，所述多源新闻文本数据集包括新闻文本及对应的实体、新闻摘要、新闻类型以及新闻情感类型的标注； 构建多任务深度学习模型，包括输入层、嵌入层、共享编码层、特定任务层、输出层以及结果处理层；其中，所述特定任务层包括任务特征学习模块、跨任务信息交互模块以及特征融合模块；所述输出层包括新闻分类层、情感分析层、新闻摘要层和实体抽取层； 将训练集输入所述多任务深度学习模型进行训练，并在训练过程中利用验证集和测试集对所述多任务深度学习模型进行评估验证，直至迭代得到训练好的多任务深度学习模型； 将待处理的新闻文本输入所述训练好的多任务深度学习模型进行双边关系信息抽取，并将抽取的信息存储构建为双边关系知识库；具体地，首先根据输入层对所述待处理的新闻文本进行标记符插入预处理；然后，根据嵌入层和共享编码层依次对预处理后的新闻文本进行嵌入和注意力加权编码，生成分别用于新闻分类、情感分析、摘要生成和实体抽取任务的嵌入表示；再根据特定任务层对各任务的嵌入表示进行交互计算，得到各任务最终的嵌入表示；之后，根据新闻分类层获取新闻分类任务最终的嵌入表示进行新闻类型分类，根据情感分析层获取情感分析任务最终的嵌入表示进行新闻情感分类，根据新闻摘要层获取摘要生成任务最终的嵌入表示进行摘要生成，根据实体抽取层获取实体抽取任务最终的嵌入表示进行实体抽取；最后，根据结果处理层将新闻分类层、情感分析层、新闻摘要层和实体抽取层输出的结果转换为自然语言，并将转换后的信息存储构建为双边关系知识库。

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人民解放军军事科学院战略评估咨询中心，其通讯地址为：100089 北京市海淀区厢红旗东门外1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”。

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