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龙图腾网恭喜北京天融信网络安全技术有限公司;北京天融信科技有限公司;北京天融信软件有限公司申请的专利网络安全实体与关系的网络模型的训练方法及抽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：CN114297375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202111404928.2，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权网络安全实体与关系的网络模型的训练方法及抽取方法是由潘季明;姚剑文设计研发完成，并于2021-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络安全实体与关系的网络模型的训练方法及抽取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种网络安全实体与关系的网络模型的训练方法及抽取方法，获取包括多条句子样本的样本数据，并为各句子样本添加训练标签；利用目标序列集合中的各元素，训练第一分类器，以通过第一分类器确定各元素的实体类别特征；基于该句子样本的各实体构建候选实体对集合；基于候选实体对集合中各候选实体对的实体类别特征、该候选实体对应的特征向量以及该实体对的上下文特征进行融合，以确定该候选实体对的融合特征；利用该候选实体对的融合特征，训练第二分类器，以利用第二分类器输出该实体对的关系分类；联合调整所述第一分类器和所述第二分类器的参数，以完成训练。本公开的方法识别实体的同时实现实体间关系自动抽取，并且复杂度低。

本发明授权网络安全实体与关系的网络模型的训练方法及抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种抽取网络安全实体与关系的网络模型的训练方法，其特征在于，包括：获取包括多条句子样本的样本数据，并为各句子样本添加训练标签；对添加训练标签的所述样本数据中的该句子样本的各实体进行采样，以获得目标序列集合；利用所述目标序列集合中的各元素，训练第一分类器，以通过所述第一分类器确定各元素的实体类别特征；基于该句子样本的各实体构建候选实体对集合；基于候选实体对集合中各候选实体对的实体类别特征、该候选实体对应的特征向量以及该实体对的上下文特征进行融合，以确定该候选实体对的融合特征；利用该候选实体对的融合特征，训练第二分类器，以利用所述第二分类器输出该实体对的关系分类；联合调整所述第一分类器和所述第二分类器的参数，以完成训练；对该句子样本的各实体进行采样，以获得目标样本集包括：对该句子样本的各实体进行枚举，作为第一样本集合；以及设置滑动窗口，基于该句子样本的各实体边界进行采样，作为第二样本集合；从所述第一样本集合选出不属于该句子样本，且，也不属于所述第二样本集合的元素，作为第三样本集合；从所述第三样本集合中抽取一个子集，将该子集和所述第二样本集合的并集作为所述目标序列集合。

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