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龙图腾网获悉大连海洋大学申请的专利融合ResNeXt的EBAC鱼类文本联合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：CN114528408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202210181120.0，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权融合ResNeXt的EBAC鱼类文本联合抽取方法是由张思佳;于英囡;张鑫;王梓铭;安宗诗;孙华;王贵艳设计研发完成，并于2022-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合ResNeXt的EBAC鱼类文本联合抽取方法在说明书摘要公布了：本发明属于文本实体关系联合抽取领域，涉及一种融合ResNeXt的EBAC鱼类文本联合抽取方法，将鱼类科普文本输入深度学习模型进行实体关系联合抽取；深度学习模型包括：ERNIE预训练模型，对鱼类科普文本进行编码，获得相应字向量；BiLSTM模型，捕捉字向量中依赖关系，获得相应隐藏状态向量；Attention注意力模型，对隐藏状态向量进行权重分配，生成相应语义向量，Attention注意力模型融合ResNeXt思想，不增加模型复杂度的前提下提高抽取效果；CRF解码器，对语义向量进行解码，获得规范标签，完成实体关系联合抽取。本发明解决了实体间语义不强、长序列语义稀释和长距离依赖问题，抽取效果好。

本发明授权融合ResNeXt的EBAC鱼类文本联合抽取方法在权利要求书中公布了：1.融合ResNeXt的EBAC鱼类文本联合抽取方法，其特征在于，包括： 将鱼类科普文本输入深度学习模型进行实体关系联合抽取； 所述深度学习模型包括： ERNIE预训练模型，用于对所述鱼类科普文本进行编码，获得相应的字向量； BiLSTM模型，用于捕捉所述字向量中的依赖关系，获得相应的隐藏状态向量； Attention注意力模型，用于对所述隐藏状态向量进行权重分配，生成相应的语义向量，其中所述Attention注意力模型融合了ResNeXt思想，在不增加模型复杂度的前提下提高抽取效果； CRF解码器，用于对所述语义向量进行解码，获得相应的规范标签，根据规范标签确定实体关系； 在抽取所述实体关系前，需要对所述BiLSTM模型进行训练，训练方法为： 获取鱼类科普文本，建立鱼类科普文本库； 将所述鱼类科普文本库中的部分鱼类科普文本作为训练集； 对所述训练集中的鱼类科普文本进行标注； 将所述训练集中的鱼类科普文本输入所述ERNIE预训练模型，获得相应的字向量； 将所述字向量输入所述BiLSTM模型，获得相应的隐藏状态向量；隐藏状态向量的获得方法如下：BiLSTM模型用于将正向隐藏层向量、反向隐藏层向量处理后的结果合并，并作为当前字符的隐藏状态向量；该处理过程表示为： vt＝[ht:ht'] V＝{v1,…,vt,…,vT} 其中，ht和ht'分别表示正向隐藏层向量、反向隐藏层向量；V表示所有时刻隐藏层向量的组合，作为BiLSTM模型的输出传送给Attention注意力模型；t表示时间； 将所述隐藏状态向量输入融合了ResNeXt思想的Attention注意力模型，获得相应的语义向量； 将所述语义向量利用CRF解码器进行解码，获得相应的规范标签及实体关系； 根据所述CRF解码器解码得到的实体关系与所述训练集中的鱼类科普文本标注的实体关系的误差对所述深度学习模型进行调整，完成对所述深度学习模型的训练。

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大连海洋大学，其通讯地址为：116036 辽宁省大连市沙河口区黑石礁街52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”。