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龙图腾网获悉中国人民解放军空军工程大学申请的专利一种实体关系三元组抽取方法、系统及计算机设备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：CN117852541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202311863442.4，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种实体关系三元组抽取方法、系统及计算机设备是由谢小月;崔利杰;唐希浪;任博;李新春;胡俊英;张海;王煜华;池果设计研发完成，并于2023-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实体关系三元组抽取方法、系统及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种实体关系三元组抽取方法、系统及计算机设备，涉及知识图谱构建技术领域，包括以下步骤：获取无人机非结构化故障知识文本；将无人机非结构化故障知识文本输入至Hor‑Ver‑Casrel模型，对三元组进行抽取，包括：基于头实体的具体位置，对头实体的水平与垂直方向进行信息融合，得到头实体水平与垂直方向的向量表示并级联，得到头实体的信息表示；将每个字符的向量表示与头实体最终的信息表示相结合，构建每个关系的映射函数，根据每个关系的映射函数预测尾实体，完成三元组的抽取。本发明将级联的水平与垂直方向的向量表示作为头实体的最终信息表示，保留了头实体的语义信息，大大减小了对后续尾实体的抽取的影响。

本发明授权一种实体关系三元组抽取方法、系统及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种实体关系三元组抽取方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取无人机非结构化故障知识文本； 对Casrel模型进行改进，得到Hor-Ver-Casrel模型；所述Hor-Ver-Casrel模型在对头实体的信息进行表示时，融合了头实体水平与垂直方向的信息； 通过极大似然估计对Hor-Ver-Casrel模型进行训练；所述极大似然估计的似然函数包括对头实体预测的似然函数以及对关系、尾实体预测的似然函数； 所述对头实体预测的似然函数如下所示： 式中，，为预测头实体起始位置的权重矩阵，为预测头实体起始位置的偏差，为预测头实体结束位置的权重矩阵，为预测头实体结束位置的偏差，，表示头实体结束位置标识，表示第i个字符是头实体的起始位置，}表示第个字符是头实体的结束位置，为句子长度，为示性函数，为似然函数，为头实体标识，为第个字符是头实体起始位置的概率，为第个字符是头实体结束位置的概率； 所述对关系、尾实体预测的似然函数如下所示： 式中，为关系映射下预测尾实体起始位置的权重矩阵，为关系映射下预测尾实体起始位置的偏差，为关系映射下预测尾实体结束位置的权重矩阵，为关系映射下预测尾实体结束位置的偏差，Wsub为预测头实体垂直方向向量的权重矩阵，为预测头实体垂直方向向量的偏差，表示第i个字符是尾实体的起始位置，}表示第i个字符是头实体的结束位置，o为尾实体标识，，为尾实体结束位置标识； 将无人机非结构化故障知识文本输入至Hor-Ver-Casrel模型，对故障知识文本实体关系三元组进行抽取，包括： 将无人机非结构化故障知识文本输入至Bert模块，获取每个字符的向量表示； 基于每个字符的向量表示对头实体的起始位置与结束位置进行预测，得到头实体的具体位置； 基于头实体的具体位置，对头实体的水平与垂直方向的信息进行融合，得到头实体水平与垂直方向的向量表示，并将头实体水平与垂直方向的向量表示级联，得到头实体的信息表示； 头实体水平与垂直方向的向量表示如下所示： 式中，为头实体起始位置的词向量，为头实体结束位置的词向量，为向量加和求平均操作，sum为向量求和操作，为头实体水平方向的向量表示，为头实体垂直方向的向量表示，Wsub为预测头实体垂直方向向量的权重矩阵，为预测头实体垂直方向向量的偏差； 头实体的信息表示如下所示： 式中，为头实体的信息表示； 将每个字符的向量表示与头实体的信息表示相结合，构建头实体对应的每个关系的映射函数，根据每个关系的映射函数预测尾实体，完成实体关系三元组的抽取。

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空军工程大学，其通讯地址为：710100 陕西省西安市长乐东路甲子一号中国人民解决军空军工程大学；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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