中国科学院软件研究所颜令勇获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院软件研究所申请的专利一种基于渐进式对抗的实体集合拓展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：CN115269735B 。
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：202110474827.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于渐进式对抗的实体集合拓展方法及系统是由颜令勇;韩先培;孙乐设计研发完成，并于2021-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于渐进式对抗的实体集合拓展方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于渐进式对抗的实体集合拓展方法及系统，属于自然语言处理技术领域，通过构建基于上下文特征的拓展模型和边界判别模型，根据少量样本利用多轮对抗学习进行实体类别边界的调整和确定，从而解决了边界确定时样本不足的问题和无法动态调整的问题。
本发明授权一种基于渐进式对抗的实体集合拓展方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于渐进式对抗的实体集合拓展方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建拓展模型和边界判别模型，该拓展模型根据实体的上下文特征来拓展新实体，该边界判别模型根据新实体的上下文特征来判断新实体是否属于类别边界内； 联合拓展模型和一组多个边界判别模型进行全局渐进式的边界调整，即第一个边界判别模型以拓展模型第一步拓展的新实体为正样本，联合拓展模型进行局部对抗学习；后续的每个边界判别模型拷贝前一个边界判别模型的参数，并以拓展模型最新一步拓展的新实体为正样本，联合拓展模型进行局部对抗学习；每步的局部对抗学习都学习到最新的类别边界和应当拓展的新实体； 所述局部对抗学习的方法为：联合边界判别模型和拓展模型进行局部对抗学习训练，边界判别模型根据拓展模型拓展的新实体给出该新实体和已知实体集合的边界判别概率及其对应的边界判别熵，边界判别模型以最大化新实体的边界判别熵和最小化实体集合实体的边界判别熵为目标进行训练，以学习到新的类别边界；将训练后的边界判别模型给出的新实体的边界判别概率返回给拓展模型，拓展模型以最小化新实体的边界判别熵为目标进行训练，以学习到应当拓展的新实体。
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