买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉齐鲁工业大学申请的专利基于多模态语义融合的中文关系抽取方法及系统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：CN115270809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202210844389.2，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于多模态语义融合的中文关系抽取方法及系统是由刘嵩;巩京昊;来庆涵设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态语义融合的中文关系抽取方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多模态语义融合的中文关系抽取方法及系统，涉及信息抽取技术领域，该方法包括：获取中文句子，以及该中文句子对应的实体；提取中文句子中每个中文字符的文本语义、形状语义和结构语义；通过改进的Transformer网络构建多模态语义融合模型，分别对形状语义和结构语义进行编码，将编码后的语义特征进行拼接得到辅助特征，并将文本语义作为主要特征，根据主要特征和辅助特征之间的相关系数，优化主要特征的特征分布，进而得到融合后的多模态语义特征；根据多模态语义特征，确定实体之间的中文关系。这样，利用中文字符的形状语义和结构语义来丰富中文句子的语境信息，可以在中文关系抽取中减少中文歧义性的影响，提高中文关系抽取效果。

本发明授权基于多模态语义融合的中文关系抽取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态语义融合的中文关系抽取方法，其特征在于，包括： 获取中文句子，以及该中文句子对应的实体； 提取所述中文句子中每个中文字符的文本语义、形状语义和结构语义； 通过改进的Transformer网络构建多模态语义融合模型，分别对形状语义和结构语义进行编码，将编码后的语义特征进行拼接得到辅助特征，并将文本语义作为主要特征，根据主要特征和辅助特征之间的相关系数，优化主要特征的特征分布，进而得到融合后的多模态语义特征； 根据所述多模态语义特征，确定实体之间的中文关系； 通过以下方式提取中文句子中每个中文字符的文本语义：对所述中文句子进行处理，得到中文字符向量；计算每个中文字符与实体之间的相对距离，得到位置向量；将所述中文字符向量和位置向量进行拼接，并输入至MG-Lattice模型中提取文本语义； MG-Lattice模型在提取文本语义时，还以中文字符作为关键词，搜索相关词，通过查找预训练的词语向量表得到相关词的词语向量；将词语向量与中文字符向量一起输入至MG-Lattice模型中提取文本语义； 获取所述中文句子中每个中文字符的多种字体图像，根据多种所述字体图像提取中文句子中每个中文字符的形状语义和结构语义； 在对形状语义和结构语义进行编码之前，还包括：计算形状语义的相关性概率，当形状语义的相关性概率不小于预设阈值时，对形状语义进行编码；或者，计算结构语义的相关性概率，当结构语义的相关性概率不小于预设阈值时，对结构语义进行编码。

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齐鲁工业大学，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。