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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國人民解放軍火箭軍工程大學(xué)申請的專利一種半監(jiān)督設(shè)備屬性提取方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120409483B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510926078.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/295；該發(fā)明授權(quán)一種半監(jiān)督設(shè)備屬性提取方法及系統(tǒng)是由劉鑫;姚俊萍;李曉軍;郭毅;馬曉丹設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-07向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種半監(jiān)督設(shè)備屬性提取方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請公開了一種半監(jiān)督設(shè)備屬性提取方法及系統(tǒng)，涉及設(shè)備屬性提取領(lǐng)域，該方法包括：從設(shè)備文本中識別關(guān)鍵實體信息；生成屬性提取匹配規(guī)則；提取部分設(shè)備屬性；將部分設(shè)備屬性所對應(yīng)的原始文本和匹配模板文本作為文本對，并形成種子標(biāo)注數(shù)據(jù)集；構(gòu)建BERT?Pair?Networks模型并確定文本對是否匹配；對BERT?Pair?Networks模型進(jìn)行訓(xùn)練；并生成初步預(yù)測結(jié)果；計算初步預(yù)測結(jié)果的置信度；選取置信度大于預(yù)設(shè)閾值的初步預(yù)測結(jié)果作為偽標(biāo)簽樣本；將偽標(biāo)簽樣本融入種子標(biāo)注數(shù)據(jù)集形成新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)；重新訓(xùn)練，直到收斂至預(yù)設(shè)范圍；基于訓(xùn)練好的BERT?Pair?Networks模型提取設(shè)備屬性。本申請可在低標(biāo)注成本下實現(xiàn)高精度、高魯棒性的設(shè)備屬性抽取。

本發(fā)明授權(quán)一種半監(jiān)督設(shè)備屬性提取方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種半監(jiān)督設(shè)備屬性提取方法，其特征在于，所述半監(jiān)督設(shè)備屬性提取方法包括： 獲取設(shè)備文本； 從所述設(shè)備文本中識別關(guān)鍵實體信息； 基于所述關(guān)鍵實體信息生成屬性提取匹配規(guī)則； 基于所述屬性提取匹配規(guī)則提取部分設(shè)備屬性； 將部分設(shè)備屬性所對應(yīng)的原始文本和匹配模板文本作為文本對，并形成種子標(biāo)注數(shù)據(jù)集； 構(gòu)建BERT-Pair-Networks模型； 基于所述BERT-Pair-Networks模型確定所述文本對是否匹配； 基于所述種子標(biāo)注數(shù)據(jù)集對所述BERT-Pair-Networks模型進(jìn)行訓(xùn)練； 將未標(biāo)注的設(shè)備文本數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的BERT-Pair-Networks模型中，生成初步預(yù)測結(jié)果； 計算所述初步預(yù)測結(jié)果的置信度； 選取置信度大于預(yù)設(shè)閾值的初步預(yù)測結(jié)果作為偽標(biāo)簽樣本； 將所述偽標(biāo)簽樣本融入所述種子標(biāo)注數(shù)據(jù)集形成新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)； 基于所述新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)重新對BERT-Pair-Networks模型進(jìn)行訓(xùn)練，直到所述BERT-Pair-Networks模型收斂至預(yù)設(shè)范圍； 基于訓(xùn)練好的BERT-Pair-Networks模型提取設(shè)備屬性； 計算所述初步預(yù)測結(jié)果的置信度具體采用以下公式： ； 其中，表示預(yù)測的未標(biāo)注文本域匹配規(guī)則文本的置信度，表示文本對的語義相似度，表示未標(biāo)注的設(shè)備文本數(shù)據(jù)，為領(lǐng)域匹配規(guī)則模板對應(yīng)的文本； 所述BERT-Pair-Networks模型收斂至預(yù)設(shè)范圍的收斂條件為： ； 其中，表示模型訓(xùn)練的收斂判斷，和表示鄰近兩次完整訓(xùn)練后得到的評估模型性能的F1值，表示設(shè)定閾值； 基于所述屬性提取匹配規(guī)則提取部分設(shè)備屬性具體采用以下公式： ； 其中，為設(shè)備屬性提取匹配規(guī)則，為提取的部分設(shè)備屬性，表示識別的實體集和，為基于匹配規(guī)則，通過實體替換提取的設(shè)備屬性； 基于所述BERT-Pair-Networks模型確定所述文本對是否匹配具體采用以下公式： ； 其中，P表示BERT-Pair-Networks模型，為BERT-Pair-Networks模型參數(shù)，為屬性數(shù)據(jù)提取的原始文本，為領(lǐng)域匹配規(guī)則模板對應(yīng)的文本，為文本對是否匹配的標(biāo)簽，為1表示匹配，為0表示不匹配。

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