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！

龙图腾网恭喜善诊(上海)信息技术有限公司申请的专利一种实体关系联合抽取方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112926332B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110340031.1，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种实体关系联合抽取方法及装置是由陈培华设计研发完成，并于2021-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实体关系联合抽取方法及装置在说明书摘要公布了：本文提供了一种实体关系联合抽取方法及装置，其中，方法包括：获取待预测文本数据；利用预先建立的实体关系联合抽取模型对待预测文本数据进行抽取，预测得到词例区间的类型及实体词组的关系类型，词例区间的类型包括实体类型及非实体类型，实体词为实体类型的词例区间，实体词组的关系类型包括关系及非关系；其中，实体关系联合抽取模型用于对文本数据进行预处理；根据预处理得到的信息，预测得到词例区间的类型；根据实体词组及实体词组中实体词之间文字向量，预测得到实体词组的关系类型。本文通过考虑实体词组及实体词组中实体词之间文字向量，充实了文本语义信息，能够精确地提取出复杂文本数据的全部实体词组关系类型。

本发明授权一种实体关系联合抽取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种实体关系联合抽取方法，其特征在于，包括：获取待预测文本数据；利用预先建立的实体关系联合抽取模型对所述待预测文本数据进行抽取，预测得到词例区间的类型及实体词组的关系类型，所述词例区间的类型包括实体类型及非实体类型，实体词为实体类型的词例区间，并且所述实体词为具有描述意义的单词或短语，或者指定领域内具有指定含义的内容，所述实体词组的关系类型包括关系及非关系；其中，所述实体关系联合抽取模型用于对文本数据进行预处理，包括：对所述文本数据进行分词分字处理，得到词例列表；利用BERT预训练模型对所述词例列表进行处理，得到文本向量和各个词例所对应的词例向量；根据所述词例列表及预设滑动窗口，获取词例区间；将所述词例区间包含的词例向量经融合函数，得到词例区间向量；根据所述词例区间的长度，获取词例区间长度向量；根据预处理得到的信息，预测得到词例区间的类型；根据实体词组及实体词组中实体词之间文字向量，预测得到实体词组的关系类型；所述实体关系联合抽取模型包括预处理模块及分类模块，其中，所述分类模块包括嵌入层、第一分类器、过渡层及第二分类器；所述预处理模块用于对文本数据进行预处理，包括：对所述文本数据进行分词分字处理，得到词例列表；利用BERT预训练模型对所述词例列表进行处理，得到文本向量和各个词例所对应的词例向量；根据所述词例列表及预设滑动窗口，获取词例区间；将所述词例区间包含的词例向量经融合函数，得到词例区间向量；根据所述词例区间的长度，获取词例区间长度向量；所述嵌入层连接所述预处理模块，用于由所述词例区间向量，或所述词例区间向量及所述文本向量，或所述词例区间向量及词例区间长度向量，或所述词例区间向量、所述词例区间长度向量及所述文本向量拼接成第一向量；所述第一分类器连接所述嵌入层，根据所述第一向量，预测得到词例区间的类型；所述过渡层连接所述第一分类器及第二分类器，用于筛选出实体类型的词例区间，得到实体词；将每两个实体词组成的实体词组及实体词组中实体词之间文字向量拼接成第二向量；所述第二分类器用于根据所述第二向量，预测得到实体词组的关系类型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人善诊(上海)信息技术有限公司，其通讯地址为：201203 上海市浦东新区祖冲之路2290弄9号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。