一种基于平衡化标签的文档级关系抽取方法

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一种基于平衡化标签的文档级关系抽取方法
申请号:CN202411529322
申请日期:2024-10-30
公开号:CN119692329B
公开日期:2025-12-05
类型:发明专利
摘要
一种基于平衡化标签的文档级关系抽取方法,属于自然语言处理领域中的关系抽取领域。本发明实现方法为:收集应用领域的文档数据和领域关注的实体间的关系。基于实体类型和实体在关系语义中的位置,排列组合得到平衡化关系标签加入关系标签集,标注文档数据集实体间存在的关系标签。搭建文档级关系抽取模型,选取基座编码模型,增加三线性池化模块融合主语实体、宾语实体和相关上下文的表示,提高上下文在推理时占的权重。构建改进文档级关系抽取模型训练的损失函数,提高文档级关系抽取模型推理得到的关系标签的置信分数。训练文档级关系抽取模型,选取表现最好的文档级关系抽取模型用于实际应用,提高文档级实体关系抽取的准确率。
技术关键词
关系抽取模型 标签 关系抽取方法 注意力 训练集 表达式 知识图谱构建 语义 矩阵 模块 编码 预训练语言模型 实体关系抽取 参数 构建知识图谱 命名实体识别 自然语言
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