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本发明涉及深度学习技术和自然语言处理领域,尤其涉及一种采用冗余和降噪策略的实体关系联合抽取方法。本发明的主要实现方案为:S1、将数据集中的句子转化为句向量;S2、将句向量转化为跨度表示序列,并对该序列进行命名实体识别,生成实体概率矩阵;S3、将命名实体两两组合为二元组,并判定每个二元组之间是否有关系;S4、对存在关系的二元组进行关系分类,确定其关系种类。本发明提出的抽取方法能够有效缓解当前研究中存在的分步级联误差、计算量过大和难以应对嵌套实体等问题。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116701560 A
(43)申请公布日 2023.09.05
(21)申请号 202310681432.2
(22)申请日 2023.06.09
(71)申请人 北京理工大学
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