一种基于大模型和TKAN神经网络的关系抽取方法

本发明提出一种基于大模型和TKAN神经网络的关系抽取方法，属于知识图谱关系抽取技术领域。所述方法包括：步骤S1、获取电子对抗装备文本数据集并进行BIO标注；步骤S2、构建嵌入层，并利用嵌入层将原始中文文本的离散变量转换为连续向量；步骤S3、构建由多个编码器层堆叠而成的双向编码器；步骤S4、构建TKAN多层神经网络模型，并进行特征提取；步骤S5、构建Sigmoid分类器，以进行分类；步骤S6、对整体模型在电子对抗装备文本数据集上进行训练并评估结果。本发明能够提升电子对抗装备文本关系抽取的可靠性和实用性。