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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于神经网络的开放式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：CN110956040B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：201910928309.X，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权一种基于神经网络的开放式关系抽取方法是由张辉;王德庆;梁满庭;郝瑞设计研发完成，并于2019-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的开放式关系抽取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的开放式关系抽取方法，包括如下步骤：将微生物领域数据中的生物实体概念替换为相应的概念类型得到输入数据；构建层级递归神经网络解码器；将得到的输入数据输入到层级递归神经网络解码器，得到半结构化的输出数据。该方法针对微生物领域数据特点，对原始数据中的微生物概念进行了提换，缓解了领域专业词汇的稀疏性问题，使用构建的层级递归神经网络解码器对输入数据进行处理，可以很好地完成输出“半结构化数据”的任务。

本发明授权一种基于神经网络的开放式关系抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的开放式关系抽取方法，其特征在于包括如下步骤： 将文本中的微生物领域数据中的生物实体概念替换为相应的概念类型得到输入数据； 通过如下步骤构建层级递归神经网络解码器：根据层级递归神经网络划分层级，在顶层设置内部解码单元，在除顶层之外的每个层级均设置共轭解码单元；所述共轭解码单元包括边缘判断分类器、内部解码单元和内部编码单元；其中，所述边缘判断分类器用于感知所在层级的划分边界；所述内部编码单元对来自于下一层的输入进行编码，并在到达当前层的层级的划分边界时，向当前层的上一层传递编码信息；所述内部解码单元根据上一层的输入、内部编码单元下一层的输出以及内部解码器的隐藏状态，对内部解码单元下一层的输出进行预测； 将得到的输入数据输入到层级递归神经网络解码器，得到半结构化的输出数据；其中，所述层级递归神经网络顶层的内部解码单元对输入数据进行解码生成语义片段信息；根据上一层的内部解码单元生成的语义片段信息，由内部编码单元逐一生成下一层粒度的语义信息，并将生成的语义信息经由内部编码单元进行再编码，生成再编码信息；当边缘判断分类器判定内部解码单元处于划分边界时停止解码，并将再编码信息返回。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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