复旦大学张文强获国家专利权
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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利融合注意力机制和片段排列的实体关系联合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：CN114757192B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202210341776.4，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权融合注意力机制和片段排列的实体关系联合抽取方法是由张文强;张成龙;王昊奋设计研发完成，并于2022-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本融合注意力机制和片段排列的实体关系联合抽取方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机自然语言处理技术领域，具体为一种融合注意力机制和片段排列的实体关系联合抽取方法。该方法的步骤包括：输入文本，将输入的文本转化为词向量；基于片段排列的方式枚举所有可能的候选片段；将所有的候选片段输入到注意力机制的神经网络模型，根据注意力得分进行剪枝，来减少实体负样本的数量；进行命名实体识别和关系抽取。本发明基于片段排列的方式，能够枚举所有可能的片段，选择的每一个片段都是独立的，可以直接提取片段级别的特征去解决重叠实体问题。同时，针对实体负样本数量过多的问题，本发明加入了注意力机制，根据注意力的得分，可以有效地删除部分负样本以提高实体关系联合抽取的性能。
本发明授权融合注意力机制和片段排列的实体关系联合抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种融合注意力机制和片段排列的实体关系联合抽取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，输入文本句子并对所述文本句子进行标记解析； 步骤S2，基于所述标记解析，利用预训练语言模型进行编码，从而获得所述输入文本的词向量； 步骤S3，基于所述词向量，利用片段排列的方式枚举所有的候选片段； 步骤S4，将所述候选片段输入注意力机制的神经网络模型，并获取所述各个候选片段的注意力得分； 步骤S5，基于所述注意力得分，将所述候选片段排成有序队列； 步骤S6，保留所述有序队列的前列候选片段，并删除剩余所述候选片段； 步骤S7，将所述保留下来的候选片段输入实体分类器进行实体类型的预测，并获得预测为真的实体片段； 步骤S8，将所述预测为真的实体片段两两匹配，获得每对所述实体片段的关系表示，并将所述关系表示输入关系分类器进行预测，从而获得每对所述实体片段之间的关系类型。
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