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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利基于轻量级自注意力机制的实体关系联合抽取方法及装置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：CN114896415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202210499603.5，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于轻量级自注意力机制的实体关系联合抽取方法及装置是由王艺轩;吴正洋;汤庸设计研发完成，并于2022-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量级自注意力机制的实体关系联合抽取方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于轻量级自注意力机制的实体关系联合抽取方法及装置，方法包括获取目标句子数据，并将所述目标句子数据输入实体分类模型；通过所述实体分类模型对所述目标句子数据的所有子序列进行分类，得到实体序列和无实体序列；获取所述实体序列中的任意对实体对，并将所述实体对以及所述实体对之间的各个词组合后输入关系分类模型中；通过实体关系联合抽取模型生成实体关系联合的分类结果；其中，所述实体关系联合抽取模型包括Bert编码器、实体分类模型和关系分类模型。本发明复杂度低，能够提升实体关系模型的性能，可广泛应用于人工智能技术领域。

本发明授权基于轻量级自注意力机制的实体关系联合抽取方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于轻量级自注意力机制的实体关系联合抽取方法，其特征在于，包括： 获取目标句子数据，并将所述目标句子数据输入实体分类模型； 通过所述实体分类模型对所述目标句子数据的所有子序列进行分类，得到实体序列和无实体序列； 获取所述实体序列中的任意对实体对，并将所述实体对以及所述实体对之间的各个词组合后输入关系分类模型中； 通过实体关系联合抽取模型生成实体关系联合的分类结果； 其中，所述实体关系联合抽取模型包括Bert编码器、实体分类模型和关系分类模型； 所述Bert编码器为轻注意编码器，所述轻注意编码器包括多个编码器块和一个由全连接的网络层组成的文本编码器模块； 当所述轻注意编码器的输入为文本向量时，同步获取文本向量的一维位置编码信息后，进行句子编码； 在句子编码后，添加一个额外的一维向量作为全局信息，补充句子的整体信息； 将句子编码后的向量序列输入跨度分类器进行实体检测，将所有检测到的子序列划分为实体类型和非实体类型； 将实体对和它们之间的跨度组合成一个长向量； 将所述长向量输入到关系分类器，提取长向量中的关系。

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华南师范大学，其通讯地址为：510000 广东省广州市中山大道西55号华南师范大学计算机学院；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”。