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申请/专利权人：重庆理工大学
摘要：本发明提出了一种基于关系感知的实体关系提取方法，方法包括：利用编码层对输入文本进行编码，获取输入文本的向量表示；将输入文本的向量表示输入关系感知层，利用关系感知层获取潜在关系；将潜在关系输入至实体提取器中，获取主体与客体；将主体与客体输入至主客体对齐抽取器中，过滤出冗余实体对；建立实体关系提取模型，并通过损失函数对模型进行优化，提取三元组。本发明将输入文本中的词汇进行编码，转化为计算机可识别的格式，便于后续处理。利用多头注意力机制，提取文本中的潜在关系，提高实体关系的抽取精度。从潜在关系中提取出主体和客体，进一步提高实体关系的抽取效果。过滤冗余实体对，生成最终的三元组，提高三元组的质量。
主权项：1.一种基于关系感知的实体关系提取方法，其特征在于，所述方法包括：S100、利用编码层对输入文本进行编码，获取输入文本的向量表示；S200、将所述输入文本的向量表示输入关系感知层，利用所述关系感知层获取潜在关系；所述利用所述关系感知层获取潜在关系包括：S201、将所述输入文本的向量表示输入至多头注意力模块中，利用所述多头注意力模块对输入文本中不同的词汇分配不同的权重，获取输入文本中的单词嵌入；多头注意力模块通过公式表示为： 其中，Attention，，表示多头注意力机制，Q表示查询向量，K表示键向量，V表示值向量，softmax表示激活函数，T表示转置，dk表示键的维度信息；S202、对所述单词嵌入进行平均池化；其公式表示为：havg＝Avgpoolhatt∈RD×1其中，havg表示对单词嵌入平均池化后的向量表示，Avgpool表示平均池化操作，hatt表示单词嵌入，RD×1表示词汇向量集；S203、利用sigmoid函数获取潜在关系；其公式表示为：Prel＝σWrhavg+br其中，Prel表示提取潜在关系的概率，σ表示sigmoid函数，Wr和br表示可训练权重；S300、将所述潜在关系输入至实体提取器中，获取主体与客体；S400、将所述主体与客体输入至主客体对齐抽取器中，过滤出冗余实体对；S500、建立实体关系提取模型，并通过损失函数对模型进行优化，提取三元组。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆理工大学 一种基于关系感知的实体关系提取方法
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