买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学院软件研究所申请的专利一种网络安全领域内的实体关系抽取方法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：CN116662557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202210141506.9，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种网络安全领域内的实体关系抽取方法及装置是由张静;张海霞;连一峰;黄克振;刘倩设计研发完成，并于2022-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网络安全领域内的实体关系抽取方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种网络安全领域内的实体关系抽取方法及装置，涉及网络安全领域，本发明依据网络安全领域关注目标的特征，通过穷举多源异构网络安全数据的句子中达到一定长度的片段，生成每个片段的语义矩阵，从而提升实体识别模型的准确度；并在此基础上对实体对向量进行重新编码，将实体主客体边界、实体类型与属性特征补充到关系抽取模型的输入中，以获得结果更准确的关系抽取模型，减少错误传播的方法。进一步地，本发明通过对无法识别出实体类型且出现频率较高的片段进行筛选判断，将其补充到实体类型集合和实体关系集合中，进行持续优化和反馈，提高模型的识别广度和准确率。

本发明授权一种网络安全领域内的实体关系抽取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种网络安全领域内的实体关系抽取方法，其特征在于，包含以下步骤： 获取多源异构的网络安全数据，将该网络安全数据中的每个句子内所有子串进行穷举，获得每个句子的片段集合；获得每个片段包含的所有单词的词向量，并构成每个片段的语义矩阵； 将每个句子的每个片段的语义矩阵输入到训练好的实体识别模型中进行识别，该实体识别模型由两层前馈神经网络构成，对识别结果通过归一化指数函数softmax进行归一化操作，获得每个句子中的所有实体及对应的实体类型；两层前馈神经网络中，第一层隐藏层的激活函数采用线性整流函数，第二层隐藏层的神经元个数与实体类型集合中的类型个数相同； 通过对同一句子内的实体进行两两配对获得若干个实体对，对实体对的向量进行重新编码，增加实体的主客体边界标识和实体类型标识，并抽取每个实体的属性特征，将实体的主客体边界标识、实体类型标识和属性特征加入到实体对的向量中，同时获得实体的主客体边界标识、实体类型标识和属性特征的语义向量，输出编码后的实体对向量；增加实体的主客体边界标识是指对主体和客体内的起始单词和末尾单词进行标注，具体为在主体的起始单词和末尾单词的词向量分别增加对应的标识符号，在客体的起始单词和末尾单词的词向量分别增加对应的标识符号； 将编码后的实体对向量输入到训练好的基于神经网络的关系抽取模型中，将经过softmax层后的输出概率最大的关系类型记为所述实体对之间所存在的关系。

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中国科学院软件研究所，其通讯地址为：100190 北京市海淀区中关村南四街4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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。