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申请/专利权人：江汉大学
申请日：2024-03-18
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118297052A
主分类号：G06F40/253
分类号：G06F40/253;G06F40/211;G06F40/30;G06F40/289;G06F16/33;G06F16/36;G06F16/35;G06F18/214;G06F18/241
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明提供一种基于语法论元关联的科学信息提取方法及系统，提出一个具有网格标记方案的科学信息关系提取任务的端到端框架，以在给定文本中一次性识别文本中词与词之间的关系，有助于构建高性能、高质量的科学知识图谱；同时提取学习文本中的语义结构关系和语法结构关系，以同时捕获拓扑结构和边缘标签特征，并训练模型，使得训练后的模型能够准确快速提取科学文本中不同单词之间的关系，便于构建科学信息知识图谱。
主权项：1.一种基于语法论元关联的科学信息提取方法，其特征在于，包括：对科学文本进行文本编码，以及对科学文本进行解析，获得每一个句子的依赖结构树，所述依赖结构树表征了句子中不同词之间的语义结构关系；将文本编码结果和所述依赖结构树输入语法编码器，得到包括句子的语义结构关系和语法结构关系的图结构；基于所述图结构生成句子的二维网格标记，所述二维网格标记是指标记句子中每两个词之间的关系类型，所述关系类型以标签形式表示；基于句子中两个词之间的关系类型组织三元组，所述三元组包括第一个词、第二个词、第一个词和第二个词之间的关系类型标签；基于组织的多个三元组对关系提取模型进行训练；将待识别科学文本输入训练后的关系提取模型，提取待识别科学文本中词和词之间的关系类型，形成科学文本知识图谱。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江汉大学 一种基于语法论元关联的科学信息提取方法及系统
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