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龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111237900.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/35；該發(fā)明授權(quán)一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的關(guān)系抽取方法是由章莉莉;劉森淼;王永利;胡鎊設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-10-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

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本發(fā)明授權(quán)一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的關(guān)系抽取方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的關(guān)系抽取方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1：構(gòu)建基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的關(guān)系抽取模型框架，所述關(guān)系抽取模型框架包括基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的實(shí)例選擇器和基于PCNN模型的關(guān)系分類器；步驟S2：所述基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的實(shí)例選擇器通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)過程得到選擇結(jié)果，所述選擇結(jié)果為相同實(shí)體對(duì)句子組成的包中最能表達(dá)包標(biāo)簽的句子；步驟S3：將所述選擇結(jié)果輸入到所述基于PCNN模型的關(guān)系分類器，根據(jù)輸入的句子識(shí)別出表達(dá)相同關(guān)系的語句，對(duì)所述基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的實(shí)例選擇器進(jìn)行反饋；步驟S4：所述基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的實(shí)例選擇器根據(jù)反饋更新策略函數(shù)選擇句子，用選擇的句子訓(xùn)練基于PCNN模型的關(guān)系分類器，優(yōu)化實(shí)例的選擇和關(guān)系分類過程；步驟S5：最終選擇出最能代表關(guān)系標(biāo)簽的句子作為所述基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的關(guān)系抽取模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，減少遠(yuǎn)程監(jiān)督語料庫的噪聲和粗粒度問題對(duì)關(guān)系抽取的影響。

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