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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利基于跨粒度交叉注意力融合的实体关系抽取方法、系统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：CN115391556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202211032476.4，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于跨粒度交叉注意力融合的实体关系抽取方法、系统是由刘峤;骆妲;徐远扬;赵海睿;甘洋镭;侯睿;代婷婷;佟飘设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨粒度交叉注意力融合的实体关系抽取方法、系统在说明书摘要公布了：本发明属于关系抽取技术领域，具体公开了一种基于跨粒度交叉注意力融合的实体关系抽取方法、系统，本发明所述方法将句子分别表示为span粒度和token粒度的词向量；通过交叉注意力深度融合span和token两个粒度信息，增强实体与关系的跨粒度全局信息表示；此外，在联合抽取任务中，基于不同映射关系分别定义针对实体检测和关系抽取子任务的特征表示，能够捕获特定于任务的上下文语义信息，可有效建模实体关系三元组。

本发明授权基于跨粒度交叉注意力融合的实体关系抽取方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于跨粒度交叉注意力融合的实体关系抽取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S10：构造基于Bert的句子语义信息表示模型，针对文本中的每个句子，建立基于span的语义信息表示和基于token的语义信息表示；步骤S20：建立线性映射层，将span和token语义表示分别映射为粗粒度的实体span语义表示以及细粒度的token语义表示；步骤S30：构造融合实体span和token语义的交叉注意力机制表示模型，生成跨粒度的全局信息表示，并结合实体span表示，辅助实体及类型检测，输出每个实体span的类型；具体步骤如下：步骤S301，给定每个span的宽度k,生成宽度k的表示步骤S302，分别利用实体span粒度和token粒度的全局表示在token粒度的句子表示和实体span粒度的句子表示之间交换信息，然后与实体span粒度的原始全局和token粒度的原始全局表示交融,计算公式如下： k1＝Wk1hcross，v1＝Wv1hcross k2＝Wk2secross，v2＝Wv2secross 其中，是可学习的参数；步骤S303，将实体span表示和span宽度表示以及实体全局表示连接起来进行分类，计算公式如下： 其中，表示concat连接，Ws，bs是可学习的参数，在原有实体类型的基础上添加none类型，并且选取使得最大的实体类型作为当前实体的预测类型；步骤S40：过滤none类型的实体span，对剩余实体span进行线性映射，生成面向关系预测的span表示；步骤S50:利用交叉注意力机制融合关系span和token语义表示，作为关系抽取的全局信息表示，结合面向关系预测的span对表示，预测关系类型，输出文本中的实体关系三元组，实现关系抽取。

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