基于异质图证据引导的装备知识领域文档级关系抽取方法

本发明公开基于异质图证据引导的装备知识领域文档级关系抽取方法，涉及深度学习技术领域。该基于异质图证据引导的装备知识领域文档级关系抽取方法通过基于改进ATLOP模型的教师‑学生框架，从远程监督数据中自动检索有效证据，减少了对大量人工标注数据的依赖，降低了数据标注成本，提高了模型的可扩展性，通过构建有权异质图并利用贡献度区分规则，模型能够聚焦于对关系预测贡献度高的句子，去除无关句子带来的噪声，结合图卷积神经网络对有权异质图进行特征增强，使节点能够更好地整合邻接节点信息，同时通过多种嵌入方式进一步提升实体对关系预测的性能，确保模型能够更准确地捕捉关键信息。