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公开(公告)号：CN116992870B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311242919.7
申请日：2023-09-26
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F40/279 , G06F16/28 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于非对称核函数的文本信息实体关系抽取方法及系统，涉及实体关系抽取技术领域，包括：获取目标文本的句子向量、实体掩码和关系掩码；所述关系掩码中包括实体词的掩码、处于实体词窗口内的周围词的动态掩码和处于实体词窗口外的边缘词的掩码；对句子向量进行特征编码；根据得到的特征向量和实体掩码得到实体向量，根据特征向量和关系掩码得到关系向量，将实体向量和关系向量作为参数以构建非对称核函数；根据非对称核函数确定目标实体对与每个关系的关联度，由此确定目标实体对在目标文本中的关系。实现对关系语义的聚焦，
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公开(公告)号：CN117669593B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410128850.3
申请日：2024-01-31
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F40/30 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开的基于等价语义的零样本关系抽取方法、系统、设备及介质，涉及零样本关系抽取技术领域，包括：获取待识别样本；提取待识别样本中句子实例的语义特征向量及关系描述的语义特征向量；对句子实例的语义特征向量和关系描述的语义特征向量，均进行正交变换，对应获得句子语义等价向量和关系语义等价向量；计算句子实例的语义特征向量和关系描述的语义特征向量的匹配分数，及句子语义等价向量和关系语义等价向量的匹配分数；将两种匹配分数加权求和，获得句子实例和关系描述的预测分数；根据句子实例和关系描述的预测分数，确定句子实例和关系描述的预测关系。提高了零样本关系抽取的准确性。
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公开(公告)号：CN117669593A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410128850.3
申请日：2024-01-31
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F40/30 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开的基于等价语义的零样本关系抽取方法、系统、设备及介质，涉及零样本关系抽取技术领域，包括：获取待识别样本；提取待识别样本中句子实例的语义特征向量及关系描述的语义特征向量；对句子实例的语义特征向量和关系描述的语义特征向量，均进行正交变换，对应获得句子语义等价向量和关系语义等价向量；计算句子实例的语义特征向量和关系描述的语义特征向量的匹配分数，及句子语义等价向量和关系语义等价向量的匹配分数；将两种匹配分数加权求和，获得句子实例和关系描述的预测分数；根据句子实例和关系描述的预测分数，确定句子实例和关系描述的预测关系。提高了零样本关系抽取的准确性。
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公开(公告)号：CN116992870A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311242919.7
申请日：2023-09-26
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F40/279 , G06F16/28 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于非对称核函数的文本信息实体关系抽取方法及系统，涉及实体关系抽取技术领域，包括：获取目标文本的句子向量、实体掩码和关系掩码；所述关系掩码中包括实体词的掩码、处于实体词窗口内的周围词的动态掩码和处于实体词窗口外的边缘词的掩码；对句子向量进行特征编码；根据得到的特征向量和实体掩码得到实体向量，根据特征向量和关系掩码得到关系向量，将实体向量和关系向量作为参数以构建非对称核函数；根据非对称核函数确定目标实体对与每个关系的关联度，由此确定目标实体对在目标文本中的关系。实现对关系语义的聚焦，具有良好的可解释性。
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