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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利一种面向知识图谱自动构建系统的关系抽取方法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：CN113901758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202111133794.5，技术领域涉及：G06F40/126；该发明授权一种面向知识图谱自动构建系统的关系抽取方法是由徐小龙;董益豪;朱曼;吴晓诗;胡惠娟设计研发完成，并于2021-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向知识图谱自动构建系统的关系抽取方法在说明书摘要公布了：一种面向知识图谱自动构建系统的关系抽取方法，首先对文本进行编码转换成词向量，初步提取文本特征；再利用文本的句法依存结构生成句法依存树，通过对每种关系类别进行加权生成带权依存邻接矩阵，使用图卷积神经网络对文本中的句法依存信息进行提取；同步地，将多头注意力机制直接作用于编码后的文本生成注意力矩阵，使用相同结构的图卷积神经网络对文本本身句法依存信息以外的信息进行提取；最后得到两个实体和句子本身的特征表示，使用前馈神经网络和归一化指数函数对所有可能的关系类别进行打分，选取分数最高的关系作为关系分类结果。本发明能够充分获取文本不同维度的信息，在关系抽取的公开数据集上取得了优异的效果。

本发明授权一种面向知识图谱自动构建系统的关系抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种面向知识图谱自动构建系统的关系抽取方法，其特征在于，包括如下步骤， 步骤S1、将文本中的每个单词使用经过预训练的词向量词典进行词嵌入，并将每个单词的词性标注信息和命名实体识别信息转换为向量表示与单词本身的向量表示拼接，获取向量xi； 步骤S2、对向量xi进行双向长短期记忆网络运算，将前向运算和后向运算结果拼接，得到向量h′t； 步骤S3、通过文本的句法依存结构构建句法依存树A，设置可学习权重变量D，使用A构建依存邻接矩阵并将矩阵值独热化，与权重变量D按位相乘得到带权依存矩阵A′； 步骤S4、通过向量h′t获取文本的特征表示矩阵Q和K，将多头注意力机制文本的k个注意力矩阵线性降维后获取矩阵A″； 步骤S5、将矩阵A′和矩阵A″作为具有不同图卷积网络层数的图卷积模块的输入进行图卷积操作，分别获取矩阵和矩阵线性降维后获取矩阵Houtput； 步骤S6、从矩阵Houtput中获取句子的特征表示矩阵hsent和两个实体的特征表示矩阵和使用前馈神经网络得到关系特征表示矩阵hrelation，最后通过归一化指数函数进行关系预测得到最终的分类结果； 所述步骤S3中带权依存矩阵A′的计算公式为， A’＝φonehotA·D φx＝maxx,0； 其中，A为原始依存树，onehot为独热化操作，φ为ReLU激活函数，max为取最大值； 所述步骤S4中注意力矩阵的公式为 其中，k为多头注意力头数，Q和K为文本经过步骤S1和步骤S2获取的特征表示，Wi Q和为权重参数矩阵，d为输入维度，softmax为归一化指数函数，将k个注意力矩阵拼接后通过线性层降维得到A″，公式为， 其中，WA和bA为线性变换层的权重参数矩阵和偏置参数； 所述步骤S6中，计算最终的关系特征的公式为， 其中，FFNN表示前馈神经网络计算。

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