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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司信息通信分公司;国网浙江省电力有限公司申请的专利一种电力行业实体关系抽取方法、装置、设备及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：CN117171361B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202311146641.3，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种电力行业实体关系抽取方法、装置、设备及介质是由王红凯;冯珺;王艺丹;彭梁英;赵帅;张辰;饶涵宇;宋昊旻设计研发完成，并于2023-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力行业实体关系抽取方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种电力行业实体关系抽取方法、装置、设备及介质，方法包括：获取电力行业文本数据集并进行预处理，基于电力行业实体查询模板，利用生成式预训练语言模型提取电力行业实体，构建标注实体数据集；利用ELMO模型和Transformer‑CRF模型对电力行业文本数据集进行上下文特征提取和序列标注，建模得到全局依赖关系；基于全局依赖关系，对待标注文本数据进行上下文特征提取和序列标注，获得实体标签序列，将其中连续且相同的实体标签合并，确定若干实体；基于实体关系查询模板，利用生成式预训练语言模型提取关系信息，并按照预设匹配规则对若干实体构造关系实例。本发明能够提高电力行业实体关系抽取的准确性和覆盖度。

本发明授权一种电力行业实体关系抽取方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种电力行业实体关系抽取方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取电力行业文本数据集，并对所述电力行业文本数据集进行预处理； 基于预设的电力行业实体查询模板，利用生成式预训练语言模型从预处理后的电力行业文本数据集中提取电力行业实体，并根据提取的若干电力行业实体构建标注实体数据集； 利用ELMO模型对所述电力行业文本数据集进行特征提取，获得所述电力行业文本数据集中每个词语的上下文相关的第一词向量序列，并基于所述标注实体数据集，利用Transformer-CRF模型对所述第一词向量序列进行序列标注，获得所述第一词向量序列的全局依赖关系； 利用所述ELMO模型对待标注文本数据进行特征提取，获得所述待标注文本数据中每个词语的上下文相关的第二词向量序列，并基于所述全局依赖关系和所述标注实体数据集，利用所述Transformer-CRF模型对所述第二词向量序列进行序列标注，获得所述待标注文本数据的实体标签序列； 将所述实体标签序列中连续且相同的实体标签合并，确定所述待标注文本数据中的若干实体； 基于预设的实体关系查询模板，利用所述生成式预训练语言模型从所述第二词向量序列中提取若干关系信息，并按照预设的匹配规则将所述待标注文本数据中的若干实体与若干所述关系信息进行匹配，生成若干关系实例； 其中，所述基于所述全局依赖关系和所述标注实体数据集，利用所述Transformer-CRF模型对所述第二词向量序列进行序列标注，获得所述待标注文本数据的实体标签序列，具体包括如下步骤： 基于所述全局依赖关系和所述标注实体数据集，利用所述Transformer-CRF模型通过如下表达式对所述第二词向量序列进行序列标注，获得实体标签序列得分值，并将最大实体标签序列得分值所对应的实体标签序列作为所述待标注文本数据的实体标签序列： 其中，表示实体标签序列得分值，表示实体标签对应于观察到的各第二词向量的概率，表示从实体标签转移至实体标签的概率。

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