[发明专利]基于卷积神经网络和改进级联标注的快速关系抽取方法有效
| 申请号： | 202210442561.1 | 申请日： | 2022-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN114548090B | 公开（公告）日： | 2022-07-26 |
| 发明（设计）人： | 汪鹏;李国正 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06F40/279 | 分类号： | G06F40/279;G06F40/126;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 蒋昱 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 基于卷积神经网络和改进级联标注的快速关系抽取方法。首先，基于由膨胀卷积、门控单元和残差连接组成的深度神经网络的文本编码器将初始文本进行编码，得到具有丰富上下文语义的文本编码表示。然后，根据得到的文本编码，采用改进级联标注，头实体标注器标注出所有头实体的跨度以及它们对应的实体类型。接着，通过文本编码表示和头实体的特征表示，尾实体标注器标注出每个头实体对应的所有的尾实体。最后，通过真实世界中的关系抽取任务来验证。本发明具有快速的训练和预测优势，能满足面向海量文本的关系抽取场景的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 改进 级联 标注 快速 关系 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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