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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面向中文工业领域的知识实体识别方法及系统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：CN114780729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210463257.5，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种面向中文工业领域的知识实体识别方法及系统是由欧阳阳;林志赟;韩志敏;王琛琛;王博设计研发完成，并于2022-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向中文工业领域的知识实体识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向中文工业领域的知识实体识别方法及系统。本发明采用了特征性工业文本语料并对其做出手工标注作为模型的输入，利用2种不同的数据增强的方式对训练文本进行多特征处理后分别输入词嵌入层，对不同的嵌入特征向量利用叠加求均值的方式，采用卷积神经网络，针对对处理长文本的优势结合了膨胀卷积神经网络，并在卷积层后加入注意力设置训练权重。其中，改进膨胀卷积的网络结构来更好地扩展抽取长文本的特征时的感受视野。

本发明授权一种面向中文工业领域的知识实体识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向中文工业领域的知识实体识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：采集工业领域的句子文本，对文本数据进行预处理，包括：挑选指定工业领域的文献期刊构建数据集，对数据集中的进行文本按段落摘取，对文本段落按句子分割，对文本句子进行清洗； 步骤S2：对步骤1预处理后的文本进行标签标注；具体标签分类按实际需求给出；对已标注文本数据进行数据增强，增强方式分为2类：实体替换和实体位置交换； 步骤S3：将标注完成的原文本与其两类增强后的新文本输入至命名实体识别模型，命名实体识别模型包括依次连接的BERT长句多特征嵌入层、实体标签训练层、注意力层、双向长短时记忆网络层和条件随机场； 所述BERT长句多特征嵌入层分别输出3类长句文本嵌入向量，对3类嵌入向量进行叠加求均值，形成组合文本嵌入向量； 将组合文本嵌入向量输入至实体标签训练层，对标签进行训练；实体标签训练层是由4个膨胀卷积模块组成，每个模块设置了1个卷积网络和2个二膨胀卷积网络； 通过注意力层对标签训练结果进行权重侧重训练后，输出至双向长短时记忆网络层与条件随机场中进行标签预测，对命名实体识别模型进行训练后，得到训练好的命名实体识别模型； 步骤S4：将待识别的中文工业领域的句子文本进行预处理后，输入到训练好的命名实体识别模型中，进行实体识别。

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