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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种面向文档级关系抽取的增强模型及构建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：CN117216269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202311139085.7，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种面向文档级关系抽取的增强模型及构建方法是由张鹏;张煜蕊;丰博达;高珲设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向文档级关系抽取的增强模型及构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向文档级关系抽取的增强模型及构建方法，所述方法包括：通过对原始文档中关键实体代词进行共指消解并融合到数据集获得增强文档数据；对增强文档数据进行标注获取输入文本的文档编码表示H和句子编码表示sn；采用注意力矩阵对文档编码表示中选定的实体对eh,et计算获得文档的整体感知的上下文编码采用实体级共现矩阵对句子编码表示中确定的实体ei,ej计算获得句子的局部感知上下文编码将文档的整体感知的上下文编码和句子的局部感知上下文编码计算获得综合的上下文编码；将综合的上下文编码输入文本编码模块获得预测实体代词关系；本发明提高了预测句子间表达关系方面效果。

本发明授权一种面向文档级关系抽取的增强模型及构建方法在权利要求书中公布了：1.一种面向文档级关系抽取的增强模型，其特征在于，所述模型包括实体代词增强模块、文本编码模块、文档感知的上下文编码模块、句子感知的上下文编码模块、自适应融合和分类器；其中： 所述实体代词增强模块通过对原始文档中关键实体代词进行共指消解并融合到数据集获得增强文档数据； 所述文本编码模块对增强文档数据进行标注获取输入文本的文档编码表示H和句子编码表示sn； 所述文档感知的上下文编码模块采用注意力矩阵对文档编码表示中选定的实体对eh,et计算获得文档的整体感知的上下文编码 所述获取句子感知的上下文编码模块采用实体级共现矩阵对句子编码表示中确定的实体ei,ej计算获得句子的局部感知上下文编码 所述自适应融合模块通过按照如下公式将文档的整体感知的上下文编码和句子的局部感知上下文编码计算获得综合的上下文编码；即： vh,t＝gsh,t+1-gch,t 其中：W是一个可训练的参数，g是基于两类上下文编码计算得到的权重表示， 所述分类器将综合的上下文编码按照如下公式输入文本编码模块获得预测实体代词关系；即： 其中：是可训练参数，和是最终实体表示。

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