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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种联合提取文本中实体和关系信息的方法及系统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：CN120494076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202510489009.1，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权一种联合提取文本中实体和关系信息的方法及系统是由潘梓豪;许洁斌设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联合提取文本中实体和关系信息的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种联合提取文本中实体和关系信息的方法及系统，包括，输入文本句子，将句子分割成词元，获得词元序列；将词元序列输入ALBERT模型中，生成第一输出向量；将词元序列输入TKG_TransE知识图谱嵌入模型，生成第二输出向量；将第一输出向量和第二输出向量输入GFN门控融合网络生成第一向量表示；将第一向量表示及词元序列输入非自回归解码器，生成预测三元组，采用二分匹配损失函数进行评估预测结果，生成预测向量。本发明实现了知识融合、提高了模型对复杂文本结构的处理能力。

本发明授权一种联合提取文本中实体和关系信息的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种联合提取文本中实体和关系信息的方法，其特征在于，包括如下步骤： 输入文本句子，将句子分割成词元，获得词元序列； 将词元序列输入ALBERT模型中，生成第一输出向量； 将词元序列输入TKG_TransE知识图谱嵌入模型，生成第二输出向量； 将第一输出向量和第二输出向量输入GFN门控融合网络生成第一向量表示； 将第一向量表示及词元序列输入非自回归解码器，生成预测三元组，采用二分匹配损失函数进行评估预测结果，生成预测向量； 所述将第一输出向量和第二输出向量输入GFN门控融合网络生成第一向量表示，具体为： 第一输出向量为文本句子中词元的嵌入向量序列；第二输出向量为知识图谱中实体和关系的嵌入向量序列； 对第一输出向量进行线性变换，得到用于控制文本信息在融合过程中权重的门控向量； 对第二输出向量进行线性变换，得到用于控制知识图谱信息在融合过程中权重的门控向量； 根据上述得到的门控向量对文本信息和知识图谱信息进行加权求和，生成第一向量表示； 所述非自回归解码器由N个相同的Transformer模块堆叠构成，每个Transformer模块包括多头自注意力子层、多头交叉注意力子层、全局注意力子层及前馈神经网络； 所述将第一向量表示及词元序列输入非自回归解码器，生成预测三元组，具体为： 词元序列输入多头自注意力子层，得到嵌入向量b1； 将嵌入向量b1及第一向量表示输入多头交叉注意力子层得到嵌入向量b2； 嵌入向量b2输入全局注意力机制子层得到嵌入向量b3； 将嵌入向量b3输入前馈神经网络得到预测三元组。

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