基于实体代词消解和关系相关性增强的文档级关系抽取方法及系统

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基于实体代词消解和关系相关性增强的文档级关系抽取方法及系统
申请号:CN202411011865
申请日期:2024-07-26
公开号:CN118821777A
公开日期:2024-10-22
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种基于实体代词消解和关系相关性增强的文档级关系抽取方法及系统,该系统包括:代词消解模块,用于利用大语言模型对源文档D进行代词消解,得到增强文档D';证据句抽取模块,用于在D'上进行证据句抽取;关系抽取模块,用于在D'上进行关系抽取,还用于对抽取得到的证据句按照源文档D中的顺序构造的伪文档Dp进行关系抽取;关系过滤模块,用于结合D'和Dp中抽取的关系预测最终实体间的关系。本发明通过对大语言模型进行思维链提示构造,从而实现代词消解,增强了实体信息的完整性;并对实体关系的有效性进行分析过滤,有效地识别实体间可能存在的多种关系,进而提升关系抽取准确性。
技术关键词
关系抽取系统 实体 关系抽取方法 大语言模型 过滤模块 编码器模块 注意力 超参数 列表 矩阵 有效性
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