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！

龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司;中国科学院信息工程研究所申请的专利基于深度特征融合的句子级关系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：CN115640374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202211073407.8，技术领域涉及：G06F16/31；该发明授权基于深度特征融合的句子级关系抽取方法及装置是由徐超;马倩;戴阳;吕桂萍;肖晶;方磊;顾明清;刘玙;马天;李少强;沈文韬;黄成;刘欢设计研发完成，并于2022-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度特征融合的句子级关系抽取方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度特征融合的句子级关系抽取方法及装置，所述方法包括：基于Bert预训练语言模型，得到每一个词项对应的语义特征；结合语义特征，获取关系m下注意力机制计算的词项间的关联矩阵Lm；基于关联矩阵Lm，预测词项间在关系m下的关联矩阵Am；基于关联矩阵Lm与语义特征，计算词项作为主体元素的客体特征以及作为客体元素的主体特征；将语义特征分别与客体特征、主体特征拼接；对拼接结果进行序列标注，得到对应的词在关系m下的主体标注特征和客体标注特征，以判断该词为主体实体、客体实体或非实体；基于句子中的主体实体、客体实体与关联矩阵Am，得到在关系m下的关系三元组。本发明可以解决SEO、EPO、以及SOO三类关系重叠问题。

本发明授权基于深度特征融合的句子级关系抽取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度特征融合的句子级关系抽取方法，其特征在于，所述方法包括： 基于Bert预训练语言模型，得到每一个词项对应的语义特征； 结合所述语义特征，获取关系m下注意力机制计算的所述词项间的关联矩阵Lm，并基于所述关联矩阵Lm，预测所述词项间在所述关系m下的关联矩阵Am； 基于所述关联矩阵Lm与所述语义特征，分别计算每一所述词项作为主体元素在所述关系m下的客体特征，以及作为客体元素在所述关系m下的主体特征； 将所述语义特征分别与所述客体特征、所述主体特征拼接，并对拼接结果进行序列标注，得到对应的词在关系m下的主体标注特征和客体标注特征，以判断该词为主体实体、客体实体或非实体；其中，判断该词为主体实体、客体实体或非实体的过程包括： 将所述语义特征与所述客体特征拼接，得到主体拼接结果； 将所述语义特征与所述主体特征拼接，得到客体拼接结果； 采用BIO标注方法，分别所述主体拼接结果与所述客体拼接结果，得到主体实体标签概率和客体实体标签概率； 基于所述主体实体标签概率和客体实体标签概率，判断对应的词是主体实体、客体实体或非实体； 基于所述句子中的所述主体实体、所述客体实体与所述关联矩阵Am，得到在所述关系m下的关系三元组。

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国网江苏省电力有限公司;中国科学院信息工程研究所，其通讯地址为：210008 江苏省南京市上海路215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”。