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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于实体结构编码与两次分类的文档级关系抽取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117076676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311060015.2，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于实体结构编码与两次分类的文档级关系抽取方法是由段贵多;解修蕊;罗光春;秦科;郭锐;张飞宇设计研发完成，并于2023-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于实体结构编码与两次分类的文档级关系抽取方法在说明书摘要公布了：本发明属于自然语言处理领域，具体提供一种基于实体结构编码与两次分类的文档级关系抽取方法，用以解决文档语料中实体之间的结构信息被忽视、实体对之间的语义依赖关系被忽视导致的部分潜在三元组难以抽取的问题。本发明设计了一种新的关系抽取框架，采用两次分类的方式分别对简单三元组和潜在三元组进行抽取；在对文档实体编码后，对拼接的实体对进行预分类，基于改进的自适应阈值损失函数抽取出容易分类的简单三元组；之后将预分类结果作为辅助推理信息增强实体表示并进行第二次分类，可以有效提升文档中潜在三元组的抽取效果；综上，本发明能够根据输入的文档对指定的实体之间的关系进行自动抽取。

本发明授权一种基于实体结构编码与两次分类的文档级关系抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于实体结构编码与两次分类的文档级关系抽取方法，包括：训练过程与预测过程，具体步骤如下： A、训练过程； 步骤1、对训练数据进行数据预处理，使用人工标注或命名实体识别工具的方式标注出文档中的实体以及每个实体提及； 步骤2、对实体结构信息编码，在预训练语言模型中增加对实体结构信息的自注意力学习机制，通过实体结构信息增强对实体词嵌入的语义捕获，获取提及嵌入及实体嵌入； 步骤3、在实体嵌入的基础上，利用上下文信息特征增强实体对中头尾实体的隐藏特征，采用双线性分类函数作为预分类器并使用自适应阈值损失函数完成初步训练，由预分类器对所有实体对进行初步预测，得到预分类实体对集合S： 步骤4、将预分类实体对信息与原始实体嵌入表示进行融合，作为推理信息增强实体嵌入； 步骤5、在增强实体嵌入的基础上，采用双线性分类函数作为二次分类器并使用交叉熵损失函数完成初步训练，由预分类器对所有实体对进行二次推理，得到二次推理实体对集合Shard；具体过程为： 步骤51、采用双线性分类函数作为二次分类器，对于所有实体对es,eo重新计算其存在关系的概率Phasres,eo： Phasres,eo＝sigmoidz′sWhz′o+bn z′s＝tanhWsh′s z′o＝tanhWoh′o 其中，h′s表示头实体的增强实体嵌入，h′o表示尾实体的增强实体嵌入；Wh、Ws、Wo对应表示特征变换权重矩阵，bn表示偏置项； 步骤52、采用交叉熵损失函数作为二次推理损失函数Lh，优化二次分类器； Lh＝∑ys,oPhasres,eo+1-ys,o1-Phasres,eo； 其中，ys,o表示标签； B、预测过程具体为： 对待处理文档进行相同数据预处理，使用命名实体识别工具获取待处理文档中的实体，采用训练完成的预分类器与二次分类器进行预分类和二次推理，分别得到预分类实体对集合S′与二次推理实体对集合S′hard，二者融合为文档级关系Sall：Sall＝S′∪S′hard。

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