买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：北京航空航天大学;中关村融智企业管理创新推广中心

摘要：本发明涉及一种基于图卷积网络的联合抽取模型的分类方法，包括：初始化输入的语句，获取嵌入结果，将嵌入结果输入到神经网络中进行编码，获得语句的编码结果；通过编码结果计算注意力评分，基于注意力机制对注意力评分进行处理，使用门控机制获得语句整体表示结果；将整体表示结果针对特定关系进行解码，选择出最优标签，完成分类任务。本发明综合了图神经网络、注意力机制、命名实体识别、关系抽取等技术，提升了RSAN模型中句子特征的质量与整体模型效果，对联合抽取的研究有着重要意义。

主权项：1.一种基于图卷积网络的联合抽取模型的分类方法，其特征在于，包括：初始化输入的语句，获取嵌入结果，将所述嵌入结果输入到单层的双向长短时记忆网络BLSTM中进行编码，获得所述语句的编码结果；初始化所述输入的语句，获取嵌入结果，包括：将所述输入的语句中每一个单词随机进行初始化单词嵌入、词性嵌入和依存嵌入，并将三种嵌入结果进行级联，获取最终的所述嵌入结果进行输出，所述嵌入结果为E＝{e1,e2,…,en}；根据特定关系和依存语法，通过所述编码结果计算注意力评分，基于注意力机制对所述注意力评分进行处理，使用门控机制获得所述语句整体表示结果；通过所述编码结果计算注意力评分，包括：基于所述编码结果，计算经过GCN网络进行图卷积运算处理后的特征并综合考虑所述语句的全局表示sg、第k个关系的嵌入rk、基于依存句法提取到的特征sdeprel，综合计算所述注意力评分；计算所述注意力评分的方法为：sg＝avg{h1,h2,...,hn}sdeprel＝PoolHgcneik＝vTtanhWrrk+Wgsg+Whhi+Wdeprelsdeprelαik＝softmaxeik其中，hi为BLSTM层第i个单词的输出，sg为通过均值池化的方式得到的语句的全局表示；表示第k个关系的嵌入；sdeprel是将H用GCN网络处理后，再进行池化的结果，代表着依存句法关系对抽取结果的影响；vT是自注意力机制权重向量的转置；Wr、Wg、Wh、Wdeprel分别是rk、sg、hi、sdeprel对应的可训练的权重矩阵；eik是用来计算αik的中间向量，表示在第k个关系下第i个单词在句中所占权重；αik为第k个关系下第i个单词得到的注意力评分；使用门控机制获得所述语句整体表示结果，包括：基于所述注意力评分，采用加权求和的方式计算第k个关系下的句子的特征表示，通过门控机制自适应地选择前一注意力层提供的关系信息，得到留至后续运算中的关系与依存句法相关特征uk，并将uk和编码层输出的各个单词的特征级联，作为输出，即所述语句整体表示结果；将所述语句整体表示结果针对特定关系进行解码，选择出最优标签，完成分类任务。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京航空航天大学 中关村融智企业管理创新推广中心 一种基于图卷积网络的联合抽取模型的分类方法