公开(公告)号：CN114691848A

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202210301448.1

申请日：2022-03-24

Applicant: 中南大学

Inventor： 沈海澜 ,  康云霞 ,  陈再良 ,  赵荣昌

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种关系三元组联合提取方法，包括获取训练数据集并生成输入特征向量；将输入特征向量输入编码器生成上下文语义信息特征向量；解码上下文语义信息特征向量得到句子中所有可能的主体及对应的主体特征向量；将上下文语义信息特征向量和主体特征向量输入到关系注意力模块得到两个分支的注意力特征向量并相加，通过激活函数得到激活向量并进行乘法处理得到加权后的注意力特征向量；解码加权后的注意力特征向量并识别得到每个关系维度的客体；对主体与客体进行关系匹配得到最终的关系三元组。本发明还公开了包括所述关系三元组联合提取方法的自动问答系统构建方法。本发明能够全面提取关系三元组，而且可靠性高，准确性好且实施简单方便。

公开(公告)号：CN114691848B

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202210301448.1

申请日：2022-03-24

Applicant: 中南大学

Inventor： 沈海澜 ,  康云霞 ,  陈再良 ,  赵荣昌

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F18/241 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0455 ,  G06N5/025

Abstract: 本发明公开了一种关系三元组联合提取方法，包括获取训练数据集并生成输入特征向量；将输入特征向量输入编码器生成上下文语义信息特征向量；解码上下文语义信息特征向量得到句子中所有可能的主体及对应的主体特征向量；将上下文语义信息特征向量和主体特征向量输入到关系注意力模块得到两个分支的注意力特征向量并相加，通过激活函数得到激活向量并进行乘法处理得到加权后的注意力特征向量；解码加权后的注意力特征向量并识别得到每个关系维度的客体；对主体与客体进行关系匹配得到最终的关系三元组。本发明还公开了包括所述关系三元组联合提取方法的自动问答系统构建方法。本发明能够全面提取关系三元组，而且可靠性高，准确性好且实施简单方便。