发明专利已授权

基于关系图注意力神经网络的事件时序关系识别方法

📄 申请号：CN202011471742.4 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-12-15

公开号

CN112507077A

公开日

2021-03-16

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_33

IPC 分类号

G06F16_33 , G06F16_35 , G06F40_211 , G06F40_216 , G06F40_289 , G06F40_30 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法自然语言处理图神经网络

应用场景

信息抽取, 事件推理, 智能问答, 文本挖掘, 知识图谱构建

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摘要

本发明公开了一种基于关系图注意力神经网络的时序关系识别方法，该方法主要包括以下步骤：首先对事件句进行依存关系分析，获取相关的依存树；然后使用一种图递归构建策略将依存树转化为时序图；随后利用关系图注意力神经网络对时序图进行信息更新，获取时序图中每个节点的隐藏状态；最后从节点隐藏状态集合中提取出有关触发词的隐藏状态和句子表示向量，并将其放入到softmax函数中实现事件时序关系识别。本发明能够有效处理长距离非局部语义信息，捕获融合深层次的隐藏信息，显著提升了事件时序关系识别的准确度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种融合结构化和非结构化数据的混合搜索方法

当前第 / 件

一种基于依存语义注意力机制的词对上下位关系训练方法

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