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龙图腾网恭喜山东道科信息技术有限公司申请的专利基于级联式二阶筛选的关系抽取方法、系统、介质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：CN119204019B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202411707362.4，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权基于级联式二阶筛选的关系抽取方法、系统、介质及设备是由房正鹏;吴猛;朱传亮;臧元锋;石力;王殿坤;姜雨设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于级联式二阶筛选的关系抽取方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理技术领域，提供了基于级联式二阶筛选的关系抽取方法、系统、介质及设备，包括：在句子中每个实体的前后插入实体标记，得到句子序列，通过关系抽取模型，预测句子的关系类型；其中，关系抽取模型对句子序列提取实体特征和全句表征特征后，进行向量拼接，得到一阶分类特征；基于一阶分类特征，通过激活函数和求自变量最大函数，得到滤网类型；通过若干层编码器，对句子序列提取若干特征矩阵，并进行堆叠，得到特征方块；基于特征方块，通过单词级层注意力机制，得到细粒度特征，并将细粒度特征和所述实体特征进行拼接，得到二阶分类特征；基于二阶分类特征和滤网类型，预测句子的关系类型。提高了关系抽取的准确度。

本发明授权基于级联式二阶筛选的关系抽取方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.基于级联式二阶筛选的关系抽取方法，其特征在于，包括：获取句子，并在句子中每个实体的前后插入实体标记，得到句子序列；基于句子序列，通过关系抽取模型，预测句子的关系类型；其中，关系抽取模型对句子序列提取实体特征和全句表征特征后，进行向量拼接，得到一阶分类特征；基于一阶分类特征，通过激活函数和求自变量最大函数，得到滤网类型；通过若干层编码器，对句子序列提取若干特征矩阵，并进行堆叠，得到特征方块；基于特征方块，通过单词级层注意力机制，得到细粒度特征，并将细粒度特征和所述实体特征进行拼接，得到二阶分类特征；基于二阶分类特征和滤网类型，预测句子的关系类型；不同滤网内包含不同的关系集合；所述关系抽取模型对句子序列提取实体特征和全句表征特征后，进行向量拼接，得到一阶分类特征，具体实现为：其中，是句子序列经过预训练模型BERT编码后得到的一阶分类特征表示，表示向量拼接，是全句的表征特征，是实体的特征表示；所述基于一阶分类特征，通过激活函数和求自变量最大函数，得到滤网类型；具体实现为：首先经过softmax激活函数得到各滤网类型的概率分布；然后基于argmax函数得到预测结果；该过程被表述为：，其中，表示softmax激活函数；所述将细粒度特征和所述实体特征进行拼接，得到二阶分类特征，具体为：；其中，是句子实例的二阶分类特征；根据的值，获得在滤网内对应的关系集合的概率分布，，然后基于argmax函数得到预测关系；该过程被表述为：，；如果i=1，那么输入序列S会在滤网中的关系集合里进行分类；如果i=2，输入序列S会在滤网中的关系集合里进行分类；以此类推；所述单词级层注意力机制表示为： ；其中，表示特征方块，代表tanh激活函数，代表sigmoid激活函数，代表平均池化，M代表最大池化，和表示权重，和代表卷积操作，表示细粒度特征；对于粗粒度筛选任务和细粒度筛选任务联合训练，采取两个任务联合训练的策略，用细粒度筛选任务的误差提示粗粒度筛选任务及时进行修正。

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