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基于改进图注意力网络的实体关系识别方法及系统

摘要

本公开提供了一种基于改进图注意力网络的实体关系识别方法及系统,所述方法为:获取待识别的文本数据;根据获取的文本数据,得到文本数据中单词的向量表示;根据得到的单词的向量表示,进行实体序列识别;根据实体序列识别的结果进行节点化处理,根据节点化处理后的节点信息和改进的图注意力网络,得到文本数据中的实体类别与关系类别;根据实体类别与关系类别进行文本中实体和实体关系的识别;本公开通过改进图注意力网络有效的提高了实体以及实体间的关系信息识别的准确度和效率。

著录项

  • 公开/公告号CN113010683A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 齐鲁工业大学;

    申请/专利号CN202010872244.4

  • 发明设计人 刘嵩;来庆涵;

    申请日2020-08-26

  • 分类号G06F16/36(20190101);G06F40/284(20200101);G06F40/295(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构37221 济南圣达知识产权代理有限公司;

  • 代理人祖之强

  • 地址 250353 山东省济南市长清区大学路3501号

  • 入库时间 2023-06-19 11:32:36

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-11-29

    授权

    发明专利权授予

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