[发明专利]一种融合原型知识的关系抽取方法在审
| 申请号： | 202210896384.4 | 申请日： | 2022-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN115270761A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 庞宁;赵翔;肖卫东;葛斌;胡艳丽;谭真;张翀 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06F40/211 | 分类号： | G06F40/211;G06F40/30;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙大珂知识产权代理事务所(普通合伙) 43236 | 代理人： | 伍志祥 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种融合原型知识的关系抽取方法，在输入层，输入训练样本；在编码层，利用预训练语言模型，对关系所涉及的头尾实体进行符号标记，并将标记所对应的隐藏层向量串联作为句子编码向量；在原型向量层，首先初始化各关系的原型向量，然后通过对比学习，最小化样本与其对应关系的原型向量之间的距离，最大化样本与其他关系类别的原型向量之间的距离，学习更新各关系的原型向量，获得原型知识；在记忆融合层，通过多头自注意力的方法，将原型知识融合到当前样本的编码向量中，用于特征增强；在输出层，通过一个多分类器根据融合了原型知识的句子编码向量对实体之间的关系进行分类预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 原型 知识 关系 抽取 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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