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摘要：本发明属于计算机技术领域，尤其是一种面向混凝土预制构件质量标准领域的关系抽取方法，现提出以下方案，具体包括引入ALBERT预训练模型，ALBERT模型通过其轻量级的设计，即因子化词嵌入和跨层参数共享，不仅减少了模型的资源消耗，还保持了高效的性能。此外，方法进一步融合了基于双向门控循环单元的架构和自注意力机制。本发明模型的整体架构专为提高混凝土预制构件质量标准领域内关系抽取的精度与处理效率而设计，同时，在提高处理精确度和效率的同时，也致力于减少计算资源的消耗，为处理混凝土预制构件质量标准专业领域内的复杂文本分析提供一个更为高效且资源节约的解决方案。

主权项：1.一种面向混凝土预制构件质量标准领域的关系抽取方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1：在文本预处理阶段，输入的文本数据被处理并转换成格式化的序列；这包括同步标记文本中的实体位置、关系类型以及文本本身，确保每个句子S被准确地解析；这一步骤是关键，因为它为模型提供了必要的输入格式，包括句子、实体标记及其相互关系；步骤2：进行分词与词嵌入，每个句子通过ALBERT模型进行分词和词嵌入，生成词向量矩阵E，ALBERT模型在此阶段用于转换文本序列为高维词向量，这些向量能够有效地捕获词语的语义特征以及语境信息；ALBERT词嵌入首先有输入文本T{w1，w2，…，wn}，经过标记化和可选的分词处理，将文本分解成更小的单元如词或子词，每个词或子词被转换成对应的词向量，这一转换涉及查找预先训练好的词嵌入表，以及使用参数共享技术减少存储和计算需求；词嵌入过程如公式1所示：E＝ALBERT_EmbeddingT1最终得到输出词向量矩阵E，其中包含词向量、句子向量与位置向量；将矩阵E传递给模型的其他部分处理；步骤3：进行序列建模与自注意力机制应用；词向量矩阵E接着输入到BiGRU层，该层利用双向门控循环单元处理序列，以捕获前向和后向的语境依赖，输出隐状态矩阵H；然后，自注意力机制应用于H，优化实体间的关系表示，生成最终结果矩阵A；对于一个输入序列X＝{x1，xn-1，wt}，BiGRU模型的正向和反向GRU分别计算如下：正向GRU：对于时刻t正向隐藏状态计算如公式2所示： 反向GRU：对于时刻t反向隐藏状态计算如如公式3所示： 最后，对于时刻t的总隐藏状态ht由正向和反向隐藏状态的拼接组成，其计算过程如公式4所示： BiGRU结合了GRU的参数效率和双向RNN的全面上下文捕捉能力，使其在关系抽取任务中成为一种极具竞争力的选择；尤其是当面临需要平衡模型性能和计算资源时，BiGRU提供了一种有效的替代方案；在混凝土预制构件质量标准领域，这种特点使得BiGRU特别适合抽取混凝土预制构件质量标准专业文本中复杂的实体关系；自注意力机制可以增强句子级的关键信息的捕捉能力；首先接收自上一层级的W序列{w1，w2，...，wn}组成，自注意力机制通过以下步骤为句子生成向量表示；先对向量进行线性变，即为对于句子中的每个词wi，分别生成查询Query，Q、键Key，K和值Value，V向量；Qi＝WQwi，Ki＝WKwi，Vi＝WVwi；WQ，WK，WV是可学习的权重矩阵；之后进行注意力计算对于每对词wi和wj,计算其注意力得分，得分计算如公式5所示： 获取注意力权重，使用Softmax函数获取标准化的注意力权重，如公式6所示：αij＝softmaxScoreQi，Kj6最后生成句子向量表示，即为使用注意力权重和值向量计算句子的表示；如公式7所示： 此时，将前层中得到的矩阵与Si拼接为隐藏状态矩阵H传递给模型下一层次；步骤4：进行概率计算与解码；通过softmax函数处理A，得到每种可能关系的概率分布P；结合P得出关系序列R与这一步关系识别的输出是基于最高概率选择最可能的关系类型；引入softmax解码层是为了将模型的输出转化为概率分布，从而对每个可能的关系类别进行分类；在关系抽取任务中，模型的目标是从文本中识别出实体对之间的关系；Softmax层通常位于神经网络的最后阶段，负责将前面层次的输出——即实体对的特征表示转换为预测关系类别的概率；给定一个实体对的特征向量z,softmax层计算每个可能关系类别c的概率Pc|z如公式8所示： 其中，zc是特征向量z对应于类别c的分量，是zc的指数，分母是对所有可能类别的指数的总和，这样确保所有类别概率的和为1；在关系抽取的上下文中，Softmax层的输入是其他上下文编码模型提取的特征向量，这些特征向量编码了实体对及其上下文的信息；综上所述，在关系抽取任务中，Softmax解码层是一个关键的组件，它使模型能够从复杂的文本特征中学习到如何区分不同的关系类别；通过将深层神经网络的高维特征向量转换为概率分布，Softmax层提供了一种方式来执行多类别分类，并为关系抽取任务提供了可解释和操作简便的结果；最后关系抽取模型的输出为： 其中代表预定义的关系类型的集合，S代表实体集合。

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