一种基于双阶段密集检索的知识图谱关系抽取方法

本发明公开了一种基于双阶段密集检索的知识图谱关系抽取方法，包括：对自然语言问题和候选关系分别进行编码，通过点积运算计算问题与关系的匹配分数，检索匹配分数排名靠前的候选关系；将自然语言问题与匹配分数排名靠前的候选关系输入BERT交叉编码器，得到问题与关系的整体语义交互表征；将自然语言问题与匹配分数排名靠前的候选关系进行独立编码，通过跨语句注意力机制和局部推理，并结合多维度池化生成增强的交互特征；将问题与关系的整体语义交互表征与增强的交互特征进行拼接，输入全连接层得到最终的相似性分数，对最终的相似性分数进行排序，将排名靠前的候选关系作为最优匹配结果，显著提升关系抽取的准确性与效率。