买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉海南大学申请的专利基于深度学习的耕地保护文本知识抽取方法及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：CN120011559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510111079.3，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于深度学习的耕地保护文本知识抽取方法及系统是由胡月明;彭园园;王璐;王云飞;杨颢设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的耕地保护文本知识抽取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的耕地保护文本知识抽取方法及系统。所述方法包括：基于层次聚类算法和信息熵的数据清洗方法进行数据预处理，得到待抽取多模态数据；通过融合规则先验和膨胀门卷积神经网络对待抽取多模态数据中的文本数据进行处理；通过图神经网络对待抽取多模态数据中的遥感影像进行处理；获取待抽取多模态数据中的地理信息并构建图像与文本之间的关系；构建非结构化耕地文本语义提取网络进行实体识别，并根据实体信息、耕地属性信息提取出实体‑属性‑属性值三元组、实体‑关系‑属性信息三元组。使用融合规则先验和膨胀门卷积神经网络进行实体抽取和关系构建，可以实现高效、准确的关系抽取和属性抽取。

本发明授权基于深度学习的耕地保护文本知识抽取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的耕地保护文本知识抽取方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多模态耕地保护数据，并采用基于层次聚类算法和信息熵的数据清洗方法对所述多模态耕地保护数据进行预处理，得到待抽取多模态数据； 通过融合规则先验和膨胀门卷积神经网络对所述待抽取多模态数据中的文本数据进行处理，并提取特征向量得到文本的实体信息，包括：膨胀门卷积神经网络对所述待抽取多模态数据中的文本数据进行分字、分词处理，得到处理后的文本数据；将所述处理后的文本数据输入到所述膨胀门卷积神经网络中的膨胀门卷积层中，通过所述膨胀门卷积层提取特征向量；通过所述膨胀门卷积神经网络中的自注意力机制捕捉所述文本数据中的依赖关系；基于所述特征向量、依赖关系得到文本的实体信息；根据所述待抽取多模态数据中的文本数据得到字词混合向量，将所述字词混合向量输入至所述膨胀门卷积神经网络中；通过所述膨胀门卷积神经网络中的自注意力机制进行关系捕捉，并结合先验知识进行验证，识别出所述待抽取多模态数据中的主体； 通过图神经网络对所述待抽取多模态数据中的遥感影像进行处理，得到图像的实体信息；获取所述待抽取多模态数据中的地理信息，根据所述地理信息中的空间信息构建图像与文本之间的关系；并根据所述地理信息确定耕地属性信息； 构建非结构化耕地文本语义提取网络Bert-BiLSTM-CRF，使用所述非结构化耕地文本语义提取网络对所述待抽取多模态数据进行实体识别，并根据所述实体信息、耕地属性信息提取出实体-属性-属性值三元组；根据所述实体信息、图像与文本之间的关系、耕地属性信息提取出实体-关系-属性信息三元组； 根据所述实体-属性-属性值三元组、实体-关系-属性信息三元组，构建耕地保护的文本知识六元有向图。

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海南大学，其通讯地址为：570100 海南省海口市人民大道58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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。