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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本发明公开了一种基于大型语言模型的中文小样本实体关系联合抽取方法及系统；系统主要包括数据增强模块、实体对识别模块和关系预测模块，数据增强模块通过数据增强技术扩充用于模型微调的样本量，从而提高了大型语言模型在实体对识别上的性能；实体对识别模块利用大型语言模型对文本进行实体对识别，得到带有实体对标识的文本；在关系预测模块中，采用对比学习来实现实体对与关系特征的有效融合与学习，进而完成实体关系的抽取，并生成实体关系三元组；这些三元组可用于构建专业领域的知识图谱，为相关研究和应用提供强大支撑。
主权项：1.一种基于大型语言模型的中文小样本实体关系联合抽取方法，其特征在于，包括：步骤1，将中文小样本数据进行数据增强后，分为支持集与查询集；步骤2，对所述支持集，采样得到若干文本与三元组；对所述查询集中的文本，利用大型语言模型对文本进行实体对识别，得到带有实体对标识的文本；步骤3，对所述文本与三元组，利用预训练的关系编码器得到关系特征表示，利用预训练的文本编码器得到实体对特征表示，将所述关系特征表示与实体对特征表示融合，得到融合特征表示；步骤4，对所述带有实体对标识的文本，利用所述预训练的文本编码器得到其实体对特征表示；步骤5，计算所述融合特征表示与步骤4所得实体对特征表示的相似度，取相似度最高的关系作为查询集中相应文本的关系，并最终得到实体关系三元组。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 基于大型语言模型的中文小样本实体关系联合抽取方法及系统
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