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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种政务领域知识自动发现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：CN116821357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310576641.0，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种政务领域知识自动发现方法及系统是由阿孜古丽·吾拉木;高宏奎;谢永红;刘宏岚设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种政务领域知识自动发现方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种政务领域知识自动发现方法及系统，涉及人工智能技术领域。包括：通过领域语料获取模块获取领域语料，并对领域语料进行预处理；将预处理后的领域语料输入到开放信息抽取模块，得到语料中的事实三元组；将事实三元组输入到关系类型发现模块，得到事实三元组的关系类型；将关系类型输入到整合命名模块，得到领域关系类型命名结果。本发明能够在政务领域文本中，设计特定的模型结构抽取事实三元组并发现其中隐含的关系类型，完成含类型的领域知识的自动发现。本发明可在无领域专家介入的情况下，获得一个领域内隐含的关系类型，对于领域知识图谱自动构建有重要意义。

本发明授权一种政务领域知识自动发现方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种政务领域知识自动发现方法，其特征在于，所述方法由政务领域知识自动发现系统实现，所述系统包括领域语料获取模块、开放信息抽取模块、关系类型发现模块以及类型整合命名模块； 所述方法包括： S1、通过所述领域语料获取模块获取领域语料，并对所述领域语料进行预处理； S2、将预处理后的领域语料输入到所述开放信息抽取模块，得到语料中的事实三元组； S3、将所述事实三元组输入到所述关系类型发现模块，得到事实三元组的关系类型； S4、将所述关系类型输入到所述整合命名模块，得到领域关系类型命名结果； 所述S2中的开放信息抽取模块包括输入构造模块、特征提取融合模块、特征交互模块以及解码模块； 所述将预处理后的领域语料输入到所述开放信息抽取模块，得到语料中的事实三元组，包括： S21、将预处理后的领域语料输入到所述输入构造模块，依次构造事实三元组中关系词、头实体和尾实体的查询，并对预处理后的领域语料进行词性标注，得到Query和Context对； S22、将所述Query和Context对输入到所述特征提取融合模块，得到文本特征和词性特征并融合； S23、将融合后的特征输入到所述特征交互模块，通过含有N层编码器的交互层得到句子嵌入，将句子嵌入通过非线性变换映射到两个二分类向量中，其中一个向量表示起始位置，另一个向量表示终止位置，允许出现多个起点和终点，得到深层的语义信息； S24、将所述深层的语义信息输入到所述解码模块，使用两层循环逐个解码可能的答案，得到每条记录包含的事实三元组； 所述S3中的关系类型发现模块包括输入构造模块、特征编码模块以及对比学习模块； 所述关系类型发现模块的训练过程，包括： S31、获取开源的关系抽取数据集； S32、将所述关系抽取数据集以及事实三元组输入到所述输入构造模块，得到自然语言模板，得到使用自然语言模板的句子； S33、将所述自然语言模板输入到所述特征编码模块，使用DomainBert模型将使用自然语言模板的句子编码为嵌入向量，得到关系类型的向量表示； S34、通过所述对比学习模块对所述关系抽取数据集以及事实三元组构造正负样本集合，进而得到损失最小的关系类型发现模型参数； 其中，根据所述关系抽取数据集中的同一关系类型和事实三元组中出现频率高于预设阈值的关系词作为一种关系类型构造正样本。

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