公开(公告)号：CN114444515A

公开(公告)日：2022-05-06

申请号：CN202210267524.1

申请日：2022-03-18

Applicant: 中南大学

Inventor： 龙军 ,  刘磊 ,  李浩然 ,  向一平

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/211 ,  G06F40/253 ,  G06F16/35 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于实体语义融合的关系抽取方法，包括：获取待抽取关系的目标语句；构建目标语句的预置向量；构建目标语句的句法依存树，并建立句法依存树的邻接矩阵；其中，句法依存树以实体节点作为全局节点，并增设全局节点到其他节点的连接以及所有节点到自身的连接；将预置向量及邻接矩阵输入GCN神经网络进行语义提取，得到第一特征向量；将第一特征向量输入PCNN分段卷积神经网络进行特征提取，得到第二特征向量；将第二特征向量输入Softmax分类器进行关系类别预测，实现实体关系抽取。解决了现有技术中实体关系抽取效果不佳的问题。

公开(公告)号：CN114580385A

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN202210252170.3

申请日：2022-03-15

Applicant: 中南大学

Inventor： 龙军 ,  向一平 ,  刘磊 ,  李浩然

IPC: G06F40/253 ,  G06F40/216 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种结合语法的文本语义相似度计算方法，包括获取待计算语义相似度的两个句子；通过深度语义交互模型提取两个句子的语义特征向量；分别构建两个句子的语法依存树，并进行结构化嵌入，分别获得两个句子的语法树特征向量；将两个句子各自的语义特征向量与语法树特征向量进行拼接，分别得到两个句子的最终语义特征向量；基于两个句子的最终语义特征向量计算得到两个句子的语义相似度。本发明的方案提取的句子特征结合了句子中的语法信息，提取到的特征更加全面、深入，充分考虑了句子中的上下文关系，计算得到的相似度准确性更高，同时兼顾平衡了准确率和计算效率。

公开(公告)号：CN114580376B

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202210252383.6

申请日：2022-03-15

Applicant: 中南大学

Inventor： 龙军 ,  李浩然 ,  刘磊 ,  向一平

IPC: G06F40/211 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于成分句法分析的中文摘要生成方法，方法包括：对文档进行预处理，得到文本句子集；基于文本句子集，使用语义提取模型得到文本语义信息编码；基于文本句子集，生成每个句子的成分句法分析结构树，并将每个句子的成分句法分析结构树基于跨度的方法转换为成分句法结构序列化编码；将文本语义信息编码及成分句法结构序列化编码共同输入编码器中进行整合编码；通过解码器对编码器传来的整合编码进行解码，生成文本摘要。能够把文本原有的语法结构提出来，用于监督文本摘要生成过程，解决了文本摘要准确性问题以及可读性问题。

公开(公告)号：CN114444515B

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202210267524.1

申请日：2022-03-18

Applicant: 中南大学

Inventor： 龙军 ,  刘磊 ,  李浩然 ,  向一平

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/211 ,  G06F40/253 ,  G06F16/35 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于实体语义融合的关系抽取方法，包括：获取待抽取关系的目标语句；构建目标语句的预置向量；构建目标语句的句法依存树，并建立句法依存树的邻接矩阵；其中，句法依存树以实体节点作为全局节点，并增设全局节点到其他节点的连接以及所有节点到自身的连接；将预置向量及邻接矩阵输入GCN神经网络进行语义提取，得到第一特征向量；将第一特征向量输入PCNN分段卷积神经网络进行特征提取，得到第二特征向量；将第二特征向量输入Softmax分类器进行关系类别预测，实现实体关系抽取。解决了现有技术中实体关系抽取效果不佳的问题。

公开(公告)号：CN114580376A

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN202210252383.6

申请日：2022-03-15

Applicant: 中南大学

Inventor： 龙军 ,  李浩然 ,  刘磊 ,  向一平

IPC: G06F40/211 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于成分句法分析的中文摘要生成方法，方法包括：对文档进行预处理，得到文本句子集；基于文本句子集，使用语义提取模型得到文本语义信息编码；基于文本句子集，生成每个句子的成分句法分析结构树，并将每个句子的成分句法分析结构树基于跨度的方法转换为成分句法结构序列化编码；将文本语义信息编码及成分句法结构序列化编码共同输入编码器中进行整合编码；通过解码器对编码器传来的整合编码进行解码，生成文本摘要。能够把文本原有的语法结构提出来，用于监督文本摘要生成过程，解决了文本摘要准确性问题以及可读性问题。