面向长文档的实体关系抽取方法

本发明公开了一种面向长文档的实体关系抽取方法，涉及机器学习技术领域，方法包括构建提示模板，将输入文档与预训练语言模型加入的特殊标识符进行拼接，构成新文档；在预训练语言模型中嵌入类型注意力和结构注意力，得到长文档编码预训练语言模型；将新文档输入长文档编码预训练语言模型，得到实体关系预测结果。本发明一方面通过提示信息与嵌入注意力，通过增强输入和编码器能力来提升对文档的理解效果，另一方面通过提示模板结合实体与关系的关联性，构建了一个融合实体、指代和关系的完整联合抽取框架。本发明方法有效解决了现有技术中存在的长文档语义复杂、实体间存在长距离依赖的问题以及实体与关系的抽取中存在的错误传播问题。