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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于模型训练的关系抽取方法、装置、电子设备及介质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：CN116450767B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310426270.8，技术领域涉及：G06F16/31；该发明授权基于模型训练的关系抽取方法、装置、电子设备及介质是由杨坤;王燕蒙;李剑锋;王少军设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型训练的关系抽取方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言领域，揭露一种基于模型训练的关系抽取方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：将预设字符插入训练文本及待抽取文本的实体对前后，得到目标训练文本及目标待抽取文本；利用预设模型对目标训练文本中实体对进行编码，并拼接编码后的向量，得到实体对拼接向量，计算实体对拼接向量的损失值；根据损失值调整所述预设模型的参数，直至损失值符合预设损失阈值，得到训练完成的预设模型；利用训练完成的预设模型，抽取目标待抽取文本的目标实体拼接向量；计算目标实体拼接向量与预设样本表示向量的相似度，并将相似度最高的预设样本表示向量的实体关系作为待抽取文本的实体关系。本发明可以提高三元组实体关系抽取的效率。

本发明授权基于模型训练的关系抽取方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于模型训练的关系抽取方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练文本及待抽取文本，分别识别所述训练文本及所述待抽取文本中的训练文本实体对及待抽取文本实体对，并将预设字符插入至所述训练文本实体对前与所述训练文本实体对后，得到目标训练文本，将预设字符插入至所述待抽取文本实体对前与所述待抽取文本实体对后，得到目标待抽取文本； 利用预设的语义表征模型对所述目标训练文本中的训练文本实体对进行编码，得到所述目标训练文本中训练文本实体对对应的第一实体编码向量及第二实体编码向量； 拼接所述第一实体编码向量及所述第二实体编码向量，得到实体对拼接向量，并计算所述实体对拼接向量的损失值； 根据所述损失值调整所述语义表征模型的参数，并返回所述利用预设的语义表征模型对所述目标训练文本中的训练文本实体对进行编码，得到所述目标训练文本中训练文本实体对对应的第一实体编码向量及第二实体编码向量的步骤，直至所述损失值符合预设损失阈值，得到训练完成的语义表征模型； 利用所述训练完成的语义表征模型，抽取所述目标待抽取文本的目标实体拼接向量； 利用余弦相似度计算所述目标实体拼接向量与预设样本表示向量的相似度，并将相似度最高的预设样本表示向量的实体关系作为所述待抽取文本的实体关系； 其中，所述分别识别所述训练文本及所述待抽取文本中的训练文本实体对及待抽取文本实体对，包括：利用预设的编码模型分别对所述训练文本及所述待抽取文本进行编码，得到训练文本向量及待抽取文本向量；利用预设的自注意力机制分别计算所述训练文本向量及所述待抽取文本向量的权重，得到带权重的训练文本向量及带权重的待抽取文本向量；利用预设的半指针半标注预测模型分别对所述带权重的训练文本向量及带权重的待抽取文本向量中的实体位置进行预测，得到训练文本实体对及待抽取文本实体对。

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