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申请/专利权人：武汉纺织大学
摘要：本发明涉及一种基于路径推理图的文档级关系抽取方法，包含以下步骤：获取给定文档，对给定文档的文本数据进行数据预处理，获得给定文档的编码特征；根据编码特征构建文档图结构G；在文档图结构G的基础上构建实体路径推理路径，进而构建得到实体推理图g；将新的节点加入到实体推理图中，将新的节点与需要预测关系的两个目标实体节点连接起来；获取并连接目标实体节点嵌入信息，新的节点嵌入信息，所有遍历句子节点嵌入信息以及目标实体节点嵌入的相对距离信息，输入到前馈神经网络中，实现两个目标实体节点之间关系的预测。本发明解决了现有技术存在的实体间距离过长问题，提升了关系预测的性能。
主权项：1.一种基于路径推理的文档级关系抽取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，获取给定文档，对给定文档的文本数据进行数据预处理，获得给定文档的编码特征；步骤S2，根据编码特征构建文档图结构G，包括三种类型的节点和四种类型的边，其中三种类型的节点包括：提及节点、实体节点、句子节点；四种类型的边包括：提及-提及边、提及-实体边、实体-句子边、句子-句子边；步骤S3，在文档图结构G的基础上构建实体路径推理路径，进而构建得到实体路径推理图g；步骤S4，将新的节点加入到实体路径推理图中，将新的节点与需要预测关系的两个目标实体节点连接起来，使加入的新的节点聚合目标实体节点及其下属提及节点的信息，同时使句子节点聚合实体推理图中所有实体节点和提及节点的信息；步骤S5，获取并连接目标实体节点嵌入信息，新的节点嵌入信息，所有遍历句子节点嵌入信息以及目标实体节点嵌入的相对距离信息，输入到前馈神经网络中，实现两个目标实体节点之间关系的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉纺织大学 一种基于路径推理图的文档级关系抽取方法
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