一种基于图神经网络和关系判别的开放域信息抽取算法

本发明提出了一种基于图神经网络和关系判别的开放域信息抽取算法。所述方法包括以下步骤：在文本中进行实体关系的抽取并完成实体关系图的构建；将输入文本进行文本嵌入表示以及上下本编码；融合实体关系进行图信息嵌入；使用双仿射网络完成解码，获得SPO三元组抽取结果。本发明的目的在于更好的解决开放域信息抽取问题。算法通过结合预训练模型和图神经网络等技术，同时结合了关系判别的思想，将实体关系信息以拓扑图的结构进行嵌入网络，使得模型能够更好地利用文本中的依赖知识。从而解决传统开放域信息抽取方法在面对复杂文本时效果有限的问题和无法充分利用文本依赖信息的缺点。本发明可以满足在复杂场景下的开放域信息抽取需求，可为问答系统，知识图谱构建等下游任务提供技术基础。