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龙图腾网获悉三峡大学;中国地质大学(武汉)申请的专利一种基于地质预训练模型的命名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：CN116644748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310417013.8，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种基于地质预训练模型的命名实体识别方法及系统是由马凯;郑帅;谢忠;邱芹军;任东;盛冠群设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于地质预训练模型的命名实体识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于地质预训练模型的命名实体识别方法及系统，包括步骤：构建特征适配器，通过特征适配器对汉字特征向量集合与文本语义向量集合进行适配融合，获得强化的文本语义向量集合；构建知识融合器，通过知识融合器对知识语义向量集合与强化的文本语义向量集合进行融合，获得融合语义向量集合；通过融合语义向量集合与四项预训练任务对地质预训练模型进行参数调优，得到最终的地质预训练模型。本发明提出了一种特征适配器，将汉字特征在预训练阶段融入地质预训练模型，通过汉字特征辅助模型对语义的学习；提出了一种知识融合器，将地质知识图谱融入到地质预训练模型中，从而对地质预训练模型进行知识增强。

本发明授权一种基于地质预训练模型的命名实体识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于地质预训练模型的命名实体识别方法，其特征在于，包括步骤： S1：获取地质命名实体识别语料库、地质知识图谱和地质文本语料库，通过地质文本语料库构建汉字特征语料库； S2：通过图神经网络对地质知识图谱进行表征，获得知识语义向量集合； S3：通过BERT对汉字特征语料库进行表征，获得汉字特征向量集合；所述汉字特征向量集合中的汉字特征向量包括：拼音特征向量、偏旁特征向量和笔画特征向量； S4：通过Transformer的编码器对地质文本语料库进行表征，获得文本语义向量集合； S5：构建特征适配器，通过特征适配器对汉字特征向量集合与文本语义向量集合进行适配融合，获得强化的文本语义向量集合； S6：构建知识融合器，通过知识融合器对知识语义向量集合与强化的文本语义向量集合进行融合，获得融合语义向量集合； 步骤S6具体为： S61：强化的文本语义向量记为，通过得到的文本记为，表示维度为的实数矩阵；对应的知识语义向量记为，；其中，表示每个词在知识图谱中对应的候选词数量，为文本中词的编号，为地质知识中元素的编号，为知识语义向量的维度； S62：计算获得与对应的第一注意力分数，计算公式为： 其中，为可训练得到的第一中间向量； S63：引入标识向量，表示为： 其中，表示的向量，为可训练得到的第二中间向量； 通过注意力机制计算获得与的第二注意力分数，计算公式为： ； 其中，为可训练得到的第三中间向量； S64：通过和计算获得外部知识权重与标识向量权重，计算公式为： S65：通过和计算获得聚合参数，计算公式为： S66：通过和计算获得融合语义向量，计算公式为： S7：通过融合语义向量集合与四项预训练任务对地质预训练模型进行参数调优，得到最终的地质预训练模型； S8：将最终的地质预训练模型结合BiLSTM-CRF的神经网络结构，在地质命名实体识别语料库上进行充分训练，获得地质命名实体识别模型。

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三峡大学;中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：443000 湖北省宜昌市西陵区三峡大学；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”。

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