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申请/专利权人：三峡大学
摘要：一种融合TextCNN与TalkingHeadsAttention的关系抽取方法，包括以下步骤：步骤1：获取中文文本的训练语料数据；步骤2：获取语言模型的训练语料数据并进行预处理；步骤3：将编码后的文本输入MacBERT模型，通过BERT的输入层得到每个词的词向量表示；步骤4：标注语料输入到TalkingHeadsAttention结构中进行特征提取；步骤5：将MacBERT获得的词向量输入到TextCNN结构中，利用预训练模型的优势，减少模型训练的复杂度和时间成本；步骤6：将步骤4输出的特征与步骤5输出的特征进行特征交互；步骤7：通过前馈神经网络层输出实体关系三元组；通过以上步骤对中文文本进行关系抽取。
主权项：1.一种融合TextCNN与TalkingHeadsAttention的关系抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取中文文本的训练语料数据；步骤2：获取语言模型的训练语料数据并进行预处理；步骤3：将编码后的文本输入MacBERT模型，通过BERT的输入层得到每个词的词向量表示；步骤4：标注语料输入到TalkingHeadsAttention结构中进行特征提取；步骤5：将MacBERT获得的词向量输入到TextCNN结构中，利用预训练模型的优势，减少模型训练的复杂度和时间成本；步骤6：将步骤4输出的特征与步骤5输出的特征进行特征交互；步骤7：通过前馈神经网络层输出实体关系三元组；通过以上步骤对中文文本进行关系抽取。
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百度查询： 三峡大学 一种融合TextCNN与Talking Heads Attention的关系抽取方法
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