公开(公告)号：CN117743475B

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202311545712.7

申请日：2023-11-17

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 秦智 ,  杜自豪 ,  张仕斌 ,  王琳 ,  邬子悦 ,  罗昊

IPC: G06F16/28 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种基于多粒度混合注意力的数据发现的实体关系联合抽取方法及系统，包括：以表格空间的形式标记实体和关系的位置，将文本送入预训练模型Bert中，得到文本的语义信息；通过CNN模块得到语义信息中的局部特征信息；通过多头注意力模块得到全局和局部注意力信息；通过门控单元得到实体特征信息；利用多头注意力模块，得到融合了实体特征的实体注意力信息；通过门控单元得到实体关系联合特征信息，将其输入到双仿射模型，完成实体和关系的联合抽取。本发明更好地融合了上下文信息来处理多义性，更准确地识别实体和关系，提高了联合抽取的精度。

公开(公告)号：CN117743475A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311545712.7

申请日：2023-11-17

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 秦智 ,  杜自豪 ,  张仕斌 ,  王琳 ,  邬子悦 ,  罗昊

IPC: G06F16/28 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种基于多粒度混合注意力的数据发现的实体关系联合抽取方法及系统，包括：以表格空间的形式标记实体和关系的位置，将文本送入预训练模型Bert中，得到文本的语义信息；通过CNN模块得到语义信息中的局部特征信息；通过多头注意力模块得到全局和局部注意力信息；通过门控单元得到实体特征信息；利用多头注意力模块，得到融合了实体特征的实体注意力信息；通过门控单元得到实体关系联合特征信息，将其输入到双仿射模型，完成实体和关系的联合抽取。本发明更好地融合了上下文信息来处理多义性，更准确地识别实体和关系，提高了联合抽取的精度。