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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种融合相对位置特征的深度学习军事武器实体识别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：CN114970533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210593349.5，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种融合相对位置特征的深度学习军事武器实体识别方法是由彭冬亮;杨雪晨;谷雨;刘俊;薛安克设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合相对位置特征的深度学习军事武器实体识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合相对位置特征的深度学习军事武器实体识别方法。包括：1基于公开数据构建中文军事武器领域数据集。2针对公开数据上实体存在的问题，制定军事武器实体识别规则。3根据数据集作为模型训练的原始数据，采用扁平晶格网络实现字词向量的生成和提取相对位置特征信息。4以训练结果为输入，加入多头自注意力机制结构对输入文本中的长距离依赖进行建模。5以训练结果为输入，结合实体识别规则，采用CRF方法作为标签解码器输出全局最优标注序列。本发明解决长距离建模难题与增强上下文特征提取，使得军事武器命名实体识别任务更精准高效。

本发明授权一种融合相对位置特征的深度学习军事武器实体识别方法在权利要求书中公布了：1.一种融合相对位置特征的深度学习军事武器实体识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：1基于公开数据构建中文军事武器领域数据集；2针对公开数据上实体存在的问题，制定军事武器实体识别规则；3以步骤1构建的数据集作为模型训练的原始数据，采用FLAT扁平晶格网络实现字词向量的生成和提取相对位置特征信息；具体为：根据生成的字词向量，对于字词向量中头位置和尾位置确定的两个跨度xi和xj，它们之间存在三种关系：相交，包含和分离；使用密集向量对三种关系进行建模；令head[i]和tail[i]表示跨度区间xi的头位置和尾位置，head[j]和tail[j]表示跨度区间xj的头位置和尾位置；使用四种相对距离来表示xi和xj之间的关系，具体计算为: 其中表示xi的头部与xj的头部之间的距离，表示xi的头部与xj的尾部之间的距离，表示xi的尾部与xj的头部之间的距离，表示xi的尾部与xj的尾部之间的距离；跨度区间的最终相对位置编码Tij是四个距离的非线性转换： 其中Wr是可学习参数，表示拼接操作，pd计算如下： 其中d是k是表示位置编码的维度索引，对头部和尾部信息进行连续变换计算得到的相对位置编码；4以步骤3的训练结果字词向量特征D和跨度区间的位置特征信息Tij为输入，加入Multi-HeadAttentionTransformer多头自注意力机制结构对输入文本中的长距离依赖进行建模；具体为：融合自注意力机制的跨度区间相对位置编码计算公式为： 其中，是可学习参数，dmodel＝H×dhead，H为自注意力机制头数，dhead为每个头的维度，Dxi,Dxj为上层输入的字词向量特征；Multi-HeadAttentionTransformer结构中多头计算公式为：MultiHeadQ,K,V＝Concathead1,…,headhWOheadi＝AttQWiQ,KWiK,VWiV其中，是可学习的参数；Multi-HeadAttentionTransformer结构中的注意力机制实现字符与任意词汇间的直接交互；经过多层Multi-HeadAttentionTransformer结构的计算，最终输出特征矩阵P；5以步骤4的训练结果为输入，结合步骤2的实体识别规则，采用CRF方法作为标签解码器输出全局最优标注序列。

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