一种基于共享语义空间的远程监督关系抽取方法

    公开(公告)号:CN114281941B

    公开(公告)日:2024-12-03

    申请号:CN202111513041.7

    申请日:2021-12-11

    Abstract: 本发明提出了一种基于共享语义空间的远程监督关系抽取方法,将远程监督标注的数据划分为不含噪数据集和含噪声数据集;将句子的句向量和实体对的位置向量拼接作为BiLSTM网络的输入向量,分别提取含噪声数据集和不含噪数据集中的实体对特征;将实体对特征和关系类型表征映射到同一语义空间中;统计两个关系类型共有的实体类别数量,计算关系类型间的相关度,对不含噪数据集和含噪声数据集分别建模,学习实体对映射矩阵和关系类型映射矩阵;将实体对和关系类型通过学习到的映射矩阵映射到共享语义空间,计算实体对和关系类型的相似度得分,得分最高的关系类型为该实体对的关系。本发明解决了处理复杂关系时存在的语义漂移严重、数据噪声大等问题。

    一种基于解耦合学习策略的小样本知识推理方法

    公开(公告)号:CN114792134A

    公开(公告)日:2022-07-26

    申请号:CN202111032526.4

    申请日:2021-09-03

    Abstract: 本发明提出了一种基于解耦合学习策略的小样本知识推理方法,基于小样本知识推理模型实现综合推理特征提取、候选实体成立概率计算和最佳候选实体预测,其中综合推理特征提取基于头实体的嵌入向量和关系嵌入向量提取头实体的综合推理特征,包括嵌入特征和小样本特征;候选实体成立概率计算将头实体的嵌入特征和小样本特征输入推理得分器,计算候选实体在嵌入特征和小样本特征下成立的概率;最佳候选实体预测结合渐进学习因子和候选实体在嵌入特征和小样本特征下成立的概率,计算候选实体推理成立的综合概率,确定综合概率值最高的候选实体为最终推理结果。本发明为推理得分函数提供了综合性的推理信息,提高了小样本推理精度。

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