[发明专利]一种改进的结合实体关系和局部信息的关系抽取方法在审
| 申请号： | 202210333864.X | 申请日： | 2022-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN114791953A | 公开（公告）日： | 2022-07-26 |
| 发明（设计）人： | 孙一立;戴宪华 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/35;G06K9/62;G06F40/284;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 针对自然语言处理中的文档级文本的实体关系抽取任务，本发明提出了一种改进的结合实体关系和局部信息的关系抽取方法。这是一种新的基于深度学习文本实体关系抽取网络。针对文档级实体关系抽取存在的实体分布在多个句子中，间隔相对较远，实体对多标签分类以及实体表示中的上下文噪声问题，结合了SSAN(Structured Self‑Attention Network)模型和ATLOP(Adaptive Thresholding and Localized Context Pooling)模型各自的特点，将作为文本词嵌入模块的SSAN模型和作为实体关系分类模块的ATLOP模型结合适配使用构造出新的模型。该模型既对专门的实体句内和跨句关系进行专门的建模，有使用自适应判断阈值方法和局部上下文信息对应缓解了多标签和上下文噪声问题，在实际中取得了一定的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 改进 结合 实体 关系 局部 信息 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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