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龙图腾网恭喜西南民族大学申请的专利一种基于ELECTRA与神经网络模型的知识图谱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：CN114896411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202210430762.X，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于ELECTRA与神经网络模型的知识图谱实体识别方法是由李卫榜;佘文浩;李玲;崔梦天;谭颖设计研发完成，并于2022-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ELECTRA与神经网络模型的知识图谱实体识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于ELECTRA与神经网络模型的知识图谱实体识别方法，包括：1文本预处理，对输入文本添加[cls]和[seq]标记作为句子开头和结尾；2基于ELECTRA模型处理，通过Mask机制随机掩盖部分实体，由生成器预测掩盖内容，判别器判断预测内容是否来自原数据，输出带有词性标注的字；3双向长短记忆网络BiLSTM模型处理，增强句子语义信息，获取每个字的上下文语义特征，提升实体识别的准确性；4CRF模型层处理，通过计算状态转移特征函数和标签得分，输出概率最大的标签集合。本方法可有效提高实体识别准确率，显著降低模型训练能耗，大幅提升训练速度，适用于大规模知识图谱的实体识别任务。

本发明授权一种基于ELECTRA与神经网络模型的知识图谱实体识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ELECTRA与神经网络模型的知识图谱实体识别方法，其特征在于步骤如下：步骤1：文本预处理，为避免实体边界模糊问题，对输入的文本信息添加[cls]标记作为句子开头，添加[seq]标记作为句子结尾标记；步骤2：基于ELECTRA模型的处理，将步骤1处理得到的文本数据添加句子开头标记[cls]和句子结尾标记[seq]，将添加标记后的文本数据作为ELECTRA模型的输入，基于Mask机制随机掩盖部分实体，得到随机Mask文本，由生成器对掩盖内容进行预测，假定预测被掩盖内容为xt，经生成器预测出的输出的语句流向判别器，判别器判断预测出来的xt是否是来自于数据本身而不是生成器生成的，输出带有词性标注的字；步骤3：基于双向长短记忆网络BiLSTM模型的处理，步骤2输出的结果作为BiLSTM层的输入，通过BiLSTM层，将句子的语义信息增强，其中的每个字都取得上下文的语义特征；步骤4：CRF模型层处理，步骤3的输出作为CRF模型层的输入，求出状态转移特征函数，计算标签的得分，输出序列标签为输出概率最大的标签集合。

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西南民族大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市武侯区一环路南四段16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”。