一种基于关系抽取的实体重叠区分方法

本发明提供了一种基于关系抽取的实体重叠区分方法，包括以下步骤：收集包含关系信息的大规模文本数据，识别并初次标注收集数据中的实体和关系；将所述实体进行分块，并利用解析器技术对分块后的所述实体进行深层次分析，得到语法结构和所述实体间的依赖关系；利用深度学习技术和多头注意力机制，捕获所述实体的上下文信息，以加强对重叠的所述实体的区分和关系推断；利用实体消岐方法，消除重叠实体的歧义，实现重叠实体的识别；利用多任务学习框架，结合实体分块、实体分析和实体识别任务，使模型同时学习多个任务。本发明能够提高文本处理效率，有效解决实体重叠问题，提高了关系抽取的准确率和性能，使其更好地适用于实际应用场景。