北京信息科技大學;復雜系統仿真總體重點實驗室呂學強獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉北京信息科技大學;復雜系統仿真總體重點實驗室申請的專利一種基于標簽注意力的武器裝備領域多模態命名實體識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116029297B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310061847.X，技術領域涉及：G06F40/295；該發明授權一種基于標簽注意力的武器裝備領域多模態命名實體識別方法是由呂學強;肖剛;游新冬;韓君妹設計研發完成，并于2023-02-04向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于標簽注意力的武器裝備領域多模態命名實體識別方法在說明書摘要公布了：本發明解決武器裝備領域文本數據因其稀缺性，存在噪聲大、句子短、質量差、不具備豐富的上下文語義等現象，利用多模態方法可有效提高實體識別的效果，包括以下步驟：由ResNet提取視覺特征，同時對圖像進行分類；將分類標簽在字典中的解釋通過BERT得到向量信息，取到包含全部分類信息的[CLS]；由BERT提取整個文本特征，將含有分類信息的[CLS]替換文本向量的[CLS]部分，然后進行自注意力得到關注實體的特征向量；將兩種模態處理好的特征向量進行跨模態注意，通過互注意力模塊對兩種特征向量進行交互感知；最后通過CRF層提取出實體。在武器裝備多模態數據集上進行實驗，表明本發明優于單文本模態和主流多模態模型，可實現對武器裝備領域實體的有效識別。
本發明授權一種基于標簽注意力的武器裝備領域多模態命名實體識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于標簽注意力的武器裝備領域多模態命名實體識別方法，其特征在于，包括以下步驟： 將圖片輸入ResNet模型得到圖片特征向量和圖片分類標簽，將文本輸入BERT模型得到文本特征向量； 將分類標簽在字典中的解釋通過BERT得到向量信息，取到包含全部分類信息的[CLS]； 將含有分類信息的[CLS]替換文本特征向量的[CLS]部分，然后進行自注意力得到關注實體的特征向量； 將所述關注實體的特征向量和圖片特征向量輸入互注意力模塊，進行跨模態特征整合，得到文本和視覺的聯合多模態特征表示； 將所述多模態特征表示輸入CRF層，并通過CRF層提取出實體。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京信息科技大學;復雜系統仿真總體重點實驗室，其通訊地址為：100192 北京市海淀區清河小營東路12號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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