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龙图腾网恭喜华南师范大学申请的专利一种实体关系抽取方法、装置、电子设备及存储介质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：CN115048926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210384509.5，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种实体关系抽取方法、装置、电子设备及存储介质是由项冠华;刘帅设计研发完成，并于2022-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实体关系抽取方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种实体关系抽取方法、装置、电子设备及存储介质。本发明所述的实体关系抽取方法包括：获取待抽取实体关系的句子；对待抽取实体关系的句子进行编码，得到句子表示；对句子表示进行依赖解析处理，得到待抽取实体关系的句子的结构信息；对句子的结构信息使用注意力机制和池化操作，提取句子的局部特征和全局特征，得到基于关系的语义信息；拼接结构信息和语义信息，得到待抽取实体关系的句子对应的句子表征；对句子表征进行解码，得到待抽取实体关系的句子的实体关系三元组。本发明所述的一种实体关系抽取方法，通过Bi‑LSTM和GCN两次对单词的依赖抽取，和基于关系的注意力机制训练，提升了模型的鲁棒性。

本发明授权一种实体关系抽取方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种实体关系抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待抽取实体关系的句子；对所述待抽取实体关系的句子进行编码，得到句子表示，其中，所述句子表示包含句子中每个词的向量表示；对所述句子表示进行依赖解析处理，得到所述待抽取实体关系的句子的结构信息；对所述句子的结构信息使用注意力机制和池化操作，提取所述句子的局部特征和全局特征，得到基于关系的语义信息；拼接所述结构信息和所述语义信息，得到所述待抽取实体关系的句子对应的句子表征；对所述句子表征进行解码，得到所述待抽取实体关系的句子的实体关系三元组；对所述待抽取实体关系的句子进行编码，得到句子表示，包括：对于给定长度为n的句子s＝{W1，W2，…，Wn}，用xi表示句子中的每一个的单词表征Wi，其中xi由单词Wi的词嵌入位置嵌入和字符嵌入拼接而成，即将所述待抽取实体关系的句子输入Bi-LSTM网络，使用以下公式，提取句子中每个单词Wi对应的隐藏向量hi，得到句子表示得到所述待抽取实体关系的句子的句子表示： 其中，hi为句子中相应位置第i个单词对应的隐藏向量；对所述句子表示进行依赖解析处理，得到所述待抽取实体关系的句子的结构信息，包括：将所述句子表示生成对应的依赖树，使用以下公式，得到所述依赖树的节点表征 其中，Aij为邻接矩阵，如果有边从节点i到节点j，则Aij＝1和Aji＝1，否则Aij＝0和Aji＝0；Wl为权矩阵，bl为偏置向量，ρ为激活函数，为更新后的最终节点表征；构建一个基于注意力机制的邻接矩阵输出计算为值的加权和，其中权重由具有相应键的查询函数计算，加入多头注意力机制邻接矩阵的计算如下： 其中，Q和K都等于上一节中l-1层的集合表示表示第t个头的邻接矩阵，和V是注意力机制中输入所需要相乘的矩阵；使用以下公式，更新依赖树中每一层的节点表征 其中，为更新后的节点表征，ρ为激活函数，是更新完成的邻接矩阵，Wl和是与注意力引导邻接矩阵相关的权重矩阵和偏差项，为连接后的节点表征，xj为节点的初始输入，即节点更新完成的表示节点j的l层表征；使用以下公式，得到所述待抽取实体关系的句子对应的结构信息hcomb： 其中，hout＝[h1；…；hl]，是将l个分离的密连层的输出连接起来的输出；Wcomb为权重矩阵，bcomb为线性变换的偏置向量，hi为句子中相应位置第i个单词对应的隐藏向量；对所述句子的结构信息使用注意力机制和池化操作，提取所述句子的局部特征和全局特征，得到基于关系的语义信息，包括：将所述句子的结构信息输入平均池中进行平均池化处理，使用以下公式，得到句子的全局表征Sg：Sg＝avghk其中，hk＝{hcomb1；…；hcombi}；将所述句子的全局表征Sg、所述句子的结构信息hcomb和关系嵌入矩阵R一起输入到基于关系的注意力机制中，使用以下公式，得到基于关系的句子语义表征Sk和关系矩阵Rk；Sk，Rk＝attentionhk,Sg，R其中，Sk为句子的语义表征，Rk为句子的关系矩阵，attention为注意力机制计算，R是第k种关系的可训练的初始矩阵；拼接所述句子的全局表征Sg和语义表征Sk，得到基于关系的语义信息Uk。

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