[发明专利]一种基于预训练模型结合句法子树的关系分类方法在审
| 申请号： | 202111641146.0 | 申请日： | 2021-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN114328924A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 姜明;孟佳营;张旻 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/211;G06F40/284;G06F40/295;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于预训练模型结合句法子树的关系分类方法。首先是利用BERT预训练模型构建词向量、句子表征向量、实体向量。为了结合句法信息，利用Spacy工具包对于句子进行依存句法分析，然后对于分析结果进行预处理，得到边以及边的类别。在结合句法信息时利用循环神经网络RvNN进行递归计算，得到每个子树的表征向量，这一步的目的是得到句法依赖树的拓补信息、语义信息、边的类别信息。将每个子树的表征向量进行最大池化获得树的表征向量。将实体向量、句子表征向量、树的表征向量进行拼接，然后进行关系类别预测。本发明能更好的解决词向量和句法子树信息融合的问题，并且能提取到更深层的、信息更充分的词向量，具有很好的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 训练 模型 结合 句法 子树 关系 分类 方法 | ||
【主权项】：
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