清华大学;腾讯科技(深圳)有限公司刘知远获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学;腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利实体关系抽取方法、实体关系学习模型的获取方法及设备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：CN111737415B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202010537884.X，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权实体关系抽取方法、实体关系学习模型的获取方法及设备是由刘知远;韩旭;戴翼;高天宇;林衍凯;李鹏;孙茂松;周杰设计研发完成，并于2020-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本实体关系抽取方法、实体关系学习模型的获取方法及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了实体关系抽取方法、实体关系学习模型的获取方法及设备。方法包括：获取目标文本和目标实体关系学习模型，目标实体关系学习模型基于目标实体关系集对应的原型特征集得到；调用目标实体关系学习模型获取目标文本的文本特征和各个目标实体关系分别对应的目标原型特征；基于文本特征和任一目标实体关系对应的目标原型特征，确定目标文本与任一目标实体关系的匹配度；基于目标文本与各个目标实体关系的匹配度，确定目标文本对应的实体关系。此种方式，原型特征集中的原型特征能够更加全面地代表实体关系，基于原型特征集得到的目标实体关系学习模型具有较好的实体关系学习效果，利用目标实体关系学习模型进行实体关系抽取的准确率较高。
本发明授权实体关系抽取方法、实体关系学习模型的获取方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种实体关系抽取方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待抽取实体关系的目标文本和目标实体关系学习模型，所述目标实体关系学习模型基于目标实体关系集对应的原型特征集得到，所述目标实体关系集对应的原型特征集基于目标记忆文本集得到，所述目标实体关系集包括所述目标实体关系学习模型已学习的各个目标实体关系； 调用所述目标实体关系学习模型获取所述目标文本的文本特征和所述目标实体关系集中的各个目标实体关系分别对应的目标原型特征； 对于所述目标实体关系集中的任一目标实体关系，基于所述目标文本的文本特征和所述任一目标实体关系对应的目标原型特征，确定所述目标文本与所述任一目标实体关系的匹配度；基于所述目标文本与各个目标实体关系的匹配度，确定所述目标文本对应的实体关系。
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