发明专利 已授权

一种句法信息注意力引导的图卷积网络关系抽取方法

📄 申请号:CN202210290585.X 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2022-03-23
公开号
CN114692602A
公开日
2022-07-01
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

信息抽取, 知识图谱构建, 智能问答, 文本挖掘, 语义解析

摘要

本发明公开了一种句法信息注意力引导的图卷积网络关系抽取方法,包括以下步骤:1)基于BERT预训练模型的字向量表示;2)基于双向长短期记忆网络来对每个单词进行上下文编码,得到包含上下文信息的每个单词的向量表示;3)融合句法依赖类型信息的图卷积网络词节点特征表示;4)通过得到的句子向量的特征表示进行关系抽取。本发明在关系抽取模型建模中考虑了依存类型信息,提高了关系抽取模型的性能。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN114692602A

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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