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龙图腾网获悉中图科信数智技术(北京)有限公司申请的专利基于图神经网络的命名实体提取方法、装置及存储介质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：CN115879470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202211413455.7，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权基于图神经网络的命名实体提取方法、装置及存储介质是由蔡博睿;李沄沨;张鹤;许若华;谷训刚;崔赫;杨林;何诗然;辛杭之设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的命名实体提取方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于图神经网络的命名实体提取方法、装置及存储介质，用以解决现有命名实体提取方法精度无法满足需求的问题。在所述装置中异构图模块根据语句的词法分析和依存关系分析结果，将语句转化为基于有向图的以单词为节点的语句异构图；初始向量模块根据语句中单词的语义信息向量、字符信息向量、词性信息向量进行拼接获得单词初始词向量；命名实体识别模型根据输入的单词初始词向量和语句异构图进行命名实体识别最终输出得到命名实体。本发明提高了实体提取的效果和精度。

本发明授权基于图神经网络的命名实体提取方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的命名实体提取方法，其特征在于，所述方法包括： 根据语句的词法分析和依存关系分析结果，将语句转化为基于有向图的以单词为节点的语句异构图； 根据语句中单词的语义信息向量、字符信息向量、词性信息向量进行拼接获得单词初始词向量； 将所述语句异构图和单词初始词向量输入至命名实体识别模型，输出提取得到的命名实体； 所述命名实体识别模型包括顺序连接的多层堆叠图神经网络编码器和条件随机场解码器； 所述单词初始词向量输入到多层堆叠图神经网络编码器的第一层图神经网络；所述语句异构图输入到多层堆叠图神经网络编码器的每一层图神经网络； 基于条件随机场的解码器对多层堆叠图神经网络编码器输出的最终词向量进行解码，并根据解码结果给出提取得到命名实体； 所述语句异构图输入到多层堆叠图神经网络编码器的每一层图神经网络，每一个单层图神经网络将语句异构图中节点邻居的信息聚合到节点中，将语句异构图中的节点间的语序信息和依存关系信息编码到节点对应的单词向量中； 所述图神经网络为图注意力网络，单层图注意力网络利用语句异构图编码后的单词向量表示为：, 其中，代表第“l”层的单词向量，代表“l-1”层索引为节点的邻居节点向量； 其中，，代表节点对节点的注意力； 其中，，表示两个节点单词向量和之间连接的边的类型，和分别是一维和高维线性映射； 所述语句异构图包括语句中单词对应的节点，其中节点属性为单词词性；还包括表示节点间依存关系的有向边和或表示节点间语序关系的有向边。

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