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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院系统工程研究院申请的专利一种专业领域术语实体词向量自校正方法、系统及装置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：CN116383398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310147442.8，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种专业领域术语实体词向量自校正方法、系统及装置是由袁皓;肖刚;杨健;周世杰;王维佳设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种专业领域术语实体词向量自校正方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种专业领域术语实体词向量自校正方法、系统及装置，涉及人工智能技术领域，方法主要包括：通过下游关系抽取任务，微调预训练语言模型，编码领域术语实体解释文本得到领域术语实体语义词向量；通过关系抽取模型，构建领域术语知识图谱，并通过领域术语知识图谱构建实体关系矩阵；通过实体关系矩阵校正所述领域术语实体语义词向量，输出包含专业领域语义与结构信息的实体词向量集。本方案利用训练好的关系抽取模型进行关系抽取，挖掘专业领域术语实体之间的关系，构建领域术语知识图谱，通过实体关系矩阵校正术语实体词向量，从而方便有效地生成具有该领域专业知识的实体词词向量集。

本发明授权一种专业领域术语实体词向量自校正方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种专业领域术语实体词向量自校正方法，其特征在于，包括： 步骤1、通过下游关系抽取任务，微调预训练语言模型，编码领域术语实体解释文本得到领域术语实体语义词向量； 步骤2、通过关系抽取模型，构建领域术语知识图谱，并通过领域术语知识图谱构建实体关系矩阵；具体包括： 步骤21、基于原始语料，构建与每条原始语料对应的索引，将所述索引及原始语料输入关系抽取模型，输出关系标签，并得到由原始语料中的术语实体对及所述关系标签构成的三元组； 步骤22、将若干个三元组，通过关系连接成领域术语知识图谱，并将关系权重赋值，得到权重矩阵； 步骤23、基于所述领域术语知识图谱构建实体关系矩阵;通过N个术语节点构建N*N邻接矩阵，所述邻接矩阵中每行的值表示某个术语节点到该图谱中其余节点的路径信息：与该术语节点直接相连的术语节点，矩阵对应的值为这两个节点之间所有关系的权重和；与该术语节点不直接相连的术语节点，矩阵对应的值为0;通过L1范数归一方法，使每行所有权重的绝对值和为1，将该图谱中某个节点到其余节点的权重归一化，具体公式为： ； ； 其中，表示一行中的第个值；表示一行的总数； 根据每个权重值计算术语节点之间的正点互信息，具体公式为： ； ； 其中，表示点互信息值，用于衡量两个随机变量之间的关联性;表示两个事物同时出现的概率；表示两个事物的边缘计数；通过正点互信息计算，将权重矩阵转化为实体关系矩阵； 步骤3、通过实体关系矩阵校正所述领域术语实体语义词向量，输出包含专业领域语义与结构信息的实体词向量集。

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