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摘要：本发明适用于文档关系抽取技术领域，提供了基于推理路径的文档级关系抽取方法、系统及相关设备，其方法包括：将获取到的文档文本中的实体进行标注，标注后输入编码器进行向量化，得到初始词向量；根据初始词向量构建包括句法依赖边、共指提及边、代词提及边和跨句子连边的文档图；根据文档图中的句法依赖边、共指提及边、代词提及边或跨句子连边生成任意两个实体的目标推理路径；利用改进后的自注意力机制对目标推理路径进行路径感知增强，得到目标变量；将目标变量作为模型的输入进行训练，并基于自适应阈值损失函数和自适应正则损失函数优化后的模型生成任意两个实体的文档级关系类型，提高模型在关系推理过程中的准确性。
主权项：1.一种基于推理路径的文档级关系抽取方法，其特征在于，包括：将获取到的文档文本中的实体进行标注，标注后输入编码器进行向量化，得到初始词向量；根据所述初始词向量构建基于词级别的文档图，所述文档图包括句法依赖边、共指提及边、代词提及边和跨句子连边；根据所述文档图中的句法依赖边、共指提及边、代词提及边或跨句子连边生成任意两个实体的目标推理路径，所述目标推理路径包括句内推理路径或句间推理路径；利用改进后的自注意力机制对所述目标推理路径进行路径感知增强，得到目标变量；将所述目标变量作为模型的输入进行训练，并基于自适应阈值损失函数和自适应正则损失函数优化后的模型生成所述任意两个实体的文档级关系类型。
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百度查询： 广西电网有限责任公司 基于推理路径的文档级关系抽取方法、系统及相关设备
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