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龙图腾网获悉金陵科技学院申请的专利一种开放域语料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：CN115310454B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202210984004.2，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种开放域语料关系联合抽取方法是由马颖忆;刘志峰;葛少峰;张启菊;王海英设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种开放域语料关系联合抽取方法在说明书摘要公布了：一种开放域语料关系联合抽取方法，包括以下步骤：S1、提取语料中字符的特征向量；S2、在图注意力网络中进行特征融合；S3、将语料中的关系短语进行抽取；S4、将语料中的实体对短语进行抽取；S5、根据步骤S3抽取的关系短语以及步骤S4抽取对应的实体对短语，将其组成三元组，并确定该三元组的置信度，若置信度大于或等于设定置信度阈值时，则将该三元组作为输入语料的开放域关系三元组。通过上述方案实现针对开放域关系抽取普遍存在的关系三元组序列冗余、关系三元组重叠、关系三元组抽取准确率低等问题。

本发明授权一种开放域语料关系联合抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种开放域语料关系联合抽取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、提取语料中字符的特征向量：将语料输入至BERT预训练语言模型中对语料进行编码，并得到语料中字符的特征向量； h0＝SWs+Wp1 hα＝Transhα-1,α∈[1,N]2 其中，S代表输入的句子中词的one-hot向量矩阵，Ws代表词嵌入矩阵，Wp代表位置嵌入矩阵，其中p表示输入句子中的位置索引；hα代表隐藏状态向量，即输入句子在第α层的上下文表示，N代表Transformer块的数量； 其中，公式1表示提取语料的特征向量；公式2表示隐藏状态向量，h0代表得到的语料特征向量；公式1、公式2是bert提取语料特征向量的具体体现，bert为通用模型； S2、在图注意力网络中进行特征融合：基于图注意力网络将字符的特征向量中所包含的特征进行融合，并学习字符间的依赖关系； S3、将语料中的关系短语进行抽取：通过设计关系短语序列标注模型抽取语料中存在的关系短语，其中关系短语的含义为语料句子中的谓语部分； S4、将语料中的实体对短语进行抽取：由于关系短语的含义为语料句子中的谓语部分，因此每个关系短语都有对应的实体对短语，其中实体对短语包括首实体短语和尾实体短语，首实体短语的含义为语料句子中的主语，尾实体短语的含义为语料句子中的宾语；根据步骤S2的字符间依赖关系以及通过基于图注意力网络预测每个关系短语所对应的实体对短语，并进行抽取； S5、根据步骤S3抽取的关系短语以及步骤S4抽取对应的实体对短语，将其组成三元组，并确定该三元组的置信度，若置信度大于或等于设定置信度阈值时，则将该三元组作为输入语料的开放域关系三元组。

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