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龍圖騰網(wǎng)恭喜山東道科信息技術(shù)有限公司申請的專利基于級(jí)聯(lián)式二階篩選的關(guān)系抽取方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備獲國家發(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119204019B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09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(hào)為：202411707362.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/295；該發(fā)明授權(quán)基于級(jí)聯(lián)式二階篩選的關(guān)系抽取方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備是由房正鵬;吳猛;朱傳亮;臧元鋒;石力;王殿坤;姜雨設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-27向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于級(jí)聯(lián)式二階篩選的關(guān)系抽取方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于級(jí)聯(lián)式二階篩選的關(guān)系抽取方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備，包括：在句子中每個(gè)實(shí)體的前后插入實(shí)體標(biāo)記，得到句子序列，通過關(guān)系抽取模型，預(yù)測句子的關(guān)系類型；其中，關(guān)系抽取模型對(duì)句子序列提取實(shí)體特征和全句表征特征后，進(jìn)行向量拼接，得到一階分類特征；基于一階分類特征，通過激活函數(shù)和求自變量最大函數(shù)，得到濾網(wǎng)類型；通過若干層編碼器，對(duì)句子序列提取若干特征矩陣，并進(jìn)行堆疊，得到特征方塊；基于特征方塊，通過單詞級(jí)層注意力機(jī)制，得到細(xì)粒度特征，并將細(xì)粒度特征和所述實(shí)體特征進(jìn)行拼接，得到二階分類特征；基于二階分類特征和濾網(wǎng)類型，預(yù)測句子的關(guān)系類型。提高了關(guān)系抽取的準(zhǔn)確度。

本發(fā)明授權(quán)基于級(jí)聯(lián)式二階篩選的關(guān)系抽取方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.基于級(jí)聯(lián)式二階篩選的關(guān)系抽取方法，其特征在于，包括：獲取句子，并在句子中每個(gè)實(shí)體的前后插入實(shí)體標(biāo)記，得到句子序列；基于句子序列，通過關(guān)系抽取模型，預(yù)測句子的關(guān)系類型；其中，關(guān)系抽取模型對(duì)句子序列提取實(shí)體特征和全句表征特征后，進(jìn)行向量拼接，得到一階分類特征；基于一階分類特征，通過激活函數(shù)和求自變量最大函數(shù)，得到濾網(wǎng)類型；通過若干層編碼器，對(duì)句子序列提取若干特征矩陣，并進(jìn)行堆疊，得到特征方塊；基于特征方塊，通過單詞級(jí)層注意力機(jī)制，得到細(xì)粒度特征，并將細(xì)粒度特征和所述實(shí)體特征進(jìn)行拼接，得到二階分類特征；基于二階分類特征和濾網(wǎng)類型，預(yù)測句子的關(guān)系類型；不同濾網(wǎng)內(nèi)包含不同的關(guān)系集合；所述關(guān)系抽取模型對(duì)句子序列提取實(shí)體特征和全句表征特征后，進(jìn)行向量拼接，得到一階分類特征，具體實(shí)現(xiàn)為：其中，是句子序列經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練模型BERT編碼后得到的一階分類特征表示，表示向量拼接，是全句的表征特征，是實(shí)體的特征表示；所述基于一階分類特征，通過激活函數(shù)和求自變量最大函數(shù)，得到濾網(wǎng)類型；具體實(shí)現(xiàn)為：首先經(jīng)過softmax激活函數(shù)得到各濾網(wǎng)類型的概率分布；然后基于argmax函數(shù)得到預(yù)測結(jié)果；該過程被表述為：，其中，表示softmax激活函數(shù)；所述將細(xì)粒度特征和所述實(shí)體特征進(jìn)行拼接，得到二階分類特征，具體為：；其中，是句子實(shí)例的二階分類特征；根據(jù)的值，獲得在濾網(wǎng)內(nèi)對(duì)應(yīng)的關(guān)系集合的概率分布，，然后基于argmax函數(shù)得到預(yù)測關(guān)系；該過程被表述為：，；如果i=1，那么輸入序列S會(huì)在濾網(wǎng)中的關(guān)系集合里進(jìn)行分類；如果i=2，輸入序列S會(huì)在濾網(wǎng)中的關(guān)系集合里進(jìn)行分類；以此類推；所述單詞級(jí)層注意力機(jī)制表示為： ；其中，表示特征方塊，代表tanh激活函數(shù)，代表sigmoid激活函數(shù)，代表平均池化，M代表最大池化，和表示權(quán)重，和代表卷積操作，表示細(xì)粒度特征；對(duì)于粗粒度篩選任務(wù)和細(xì)粒度篩選任務(wù)聯(lián)合訓(xùn)練，采取兩個(gè)任務(wù)聯(lián)合訓(xùn)練的策略，用細(xì)粒度篩選任務(wù)的誤差提示粗粒度篩選任務(wù)及時(shí)進(jìn)行修正。

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