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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明公开了一种基于实体语义融合的关系抽取方法，包括：获取待抽取关系的目标语句；构建目标语句的预置向量；构建目标语句的句法依存树，并建立句法依存树的邻接矩阵；其中，句法依存树以实体节点作为全局节点，并增设全局节点到其他节点的连接以及所有节点到自身的连接；将预置向量及邻接矩阵输入GCN神经网络进行语义提取，得到第一特征向量；将第一特征向量输入PCNN分段卷积神经网络进行特征提取，得到第二特征向量；将第二特征向量输入Softmax分类器进行关系类别预测，实现实体关系抽取。解决了现有技术中实体关系抽取效果不佳的问题。
主权项：1.一种基于实体语义融合的关系抽取方法，其特征在于，包括：获取待抽取关系的目标语句；构建目标语句的预置向量，该预置向量包含目标语句中每个单词、单词的词性及实体标签；构建目标语句的句法依存树，并建立句法依存树的邻接矩阵；其中，句法依存树以实体节点作为全局节点，并增设全局节点到其他节点的连接以及所有节点到自身的连接；将预置向量及邻接矩阵输入GCN神经网络进行语义提取，得到第一特征向量；将第一特征向量输入PCNN分段卷积神经网络进行特征提取，得到第二特征向量；将第二特征向量输入Softmax分类器进行关系类别预测，实现实体关系抽取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种基于实体语义融合的关系抽取方法
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