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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院系统工程研究院申请的专利开源情报语义可信分析和Bi-LSTM-Atten模型的自优化标签提取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：CN119848241B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411829025.2，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权开源情报语义可信分析和Bi-LSTM-Atten模型的自优化标签提取方法是由焦逊;孔维思;廖东升;张华淇;徐瑜桦设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本开源情报语义可信分析和Bi-LSTM-Atten模型的自优化标签提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理领域，公开了一种开源情报语义可信分析和Bi‑LSTM‑Atten模型的自优化标签提取方法，包括开源情报收集和预处理，建立数据源价值评估模型；开源情报特征提取，对爬取的文本进行分词处理，计算每个分词权重，得到候选标签集合，使用BERT对选出的候选标签进行词嵌入；开源情报语义可信分析，构建可信情报分类器，筛选出可信情报集合；可信开源情报标签提取，构建标签评价模型，构建标签评分训练集，训练基于Bi‑LSTM‑Atten模型的标签质量打分器；利用标签质量打分器得到各标签的分数；根据打分器的评分结果对候选标签集中的所有标签打分，提取用户定义的前k个标签。通过本发明可以提升开源情报标签提取的准确性和可信性。

本发明授权开源情报语义可信分析和Bi-LSTM-Atten模型的自优化标签提取方法在权利要求书中公布了：1.开源情报语义可信分析和Bi-LSTM-Atten模型的自优化标签提取方法，其特征在于，包含以下步骤： 步骤1、开源情报采集和预处理，具体包括： 步骤1.1、确定开源情报的数据源； 步骤1.2、建立数据源价值评估模型，评估各个类别的开源情报数据源中各个条目的价值，并根据需求选择价值较高的条目，放入待爬取URL列表； 步骤1.3、搭建主从模式的分布式爬虫集群，按照数据源类别将爬虫任务下发至服务器，执行数据爬取任务； 步骤1.4、对爬取的数据进行预处理，包括数据清洗和提取文本； 步骤2、开源情报特征提取，具体包括： 步骤2.1、对爬取的文本进行分词处理； 步骤2.2、使用TF-IDF算法和TextRank算法选取每条情报的候选标签集合； 步骤2.3、使用BERT技术进行候选标签词嵌入，得到每个候选标签的词嵌入向量； 步骤3、开源情报语义可信分析，具体包括： 步骤3.1、使用深度信念网络对每条情报进行语义特征嵌入，将每条情报抽取出的候选标签的词嵌入向量按照内容、时间、领域知识分组并拼接为向量，通过非监督贪婪逐层方法预训练深度信念网络，得到m个特征嵌入值； 步骤3.2、构建基于随机森林技术的开源情报可信分类器，使用训练后的随机森林模型筛选爬取情报中的可信情报，并构成可信情报集合； 步骤4、可信开源情报标签提取，具体包括： 步骤4.1、构建标签评价模型，对候选标签进行价值计算，得到标签评分训练集； 步骤4.2、使用标签评分训练集训练基于Bi-LSTM-Atten模型的标签质量打分器，将之前获得的词嵌入向量输入标签质量打分器，得到各标签的评分； 步骤4.3、根据标签质量打分器的评分结果选择用户定义的前k个标签； 步骤4.4、根据用户的需求，标签质量打分器对预测的各分数进行调整，再利用该标签和调整的评分结果迭代训练标签质量打分器。

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系统工程研究院，其通讯地址为：100141 北京市丰台区大成路13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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