公开(公告)号：CN113190655B

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202110506597.7

申请日：2021-05-10

Applicant: 南京大学

Inventor： 于辛 ,  丁文韬 ,  瞿裕忠

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/284 ,  G06F40/30 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于语义依赖的空间关系抽取方法及装置，构建语义依赖识别模型，从非结构化文本中抽取出空间关系元组，首先定义语义依赖类型，分别为包含触发词角色类型和不包含触发词角色类型；然后将待识别文本及预标注的空间元素输入基于深度自注意力网络的语义依赖识别模型，结合定义的语义依赖类型，得到空间元素间的所有语义依赖识别结果；最后将得到的语义依赖识别结果进行组合，输出完整的空间关系元组。本发明将空间关系抽取问题转化为语义依赖识别问题，可同时处理多种空间关系，包括包含触发词和不含触发词的空间关系；本发明可以有效表示文本中的空间语义信息，抽取出空间元素间的语义依赖，无须人工设计特征，泛化性能强，准确率高。

公开(公告)号：CN113190655A

公开(公告)日：2021-07-30

申请号：CN202110506597.7

申请日：2021-05-10

Applicant: 南京大学

Inventor： 于辛 ,  丁文韬 ,  瞿裕忠

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/284 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于语义依赖的空间关系抽取方法及装置，构建语义依赖识别模型，从非结构化文本中抽取出空间关系元组，首先定义语义依赖类型，分别为包含触发词角色类型和不包含触发词角色类型；然后将待识别文本及预标注的空间元素输入基于深度自注意力网络的语义依赖识别模型，结合定义的语义依赖类型，得到空间元素间的所有语义依赖识别结果；最后将得到的语义依赖识别结果进行组合，输出完整的空间关系元组。本发明将空间关系抽取问题转化为语义依赖识别问题，可同时处理多种空间关系，包括包含触发词和不含触发词的空间关系；本发明可以有效表示文本中的空间语义信息，抽取出空间元素间的语义依赖，无须人工设计特征，泛化性能强，准确率高。