一种基于改进特征融合的语义关系抽取方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910811049.8
IPC分类号：G06F17/27;G06F16/36
申请日期：
2019-08-29
申请人：
中国人民解放军国防科技大学

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著录项信息

专利名称	一种基于改进特征融合的语义关系抽取方法
申请号	CN201910811049.8	申请日期	2019-08-29
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-12-31	公开/公告号	CN110633467A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/27 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/20 处理自然语言数据的（语言分析或综合入G10L）〔6〕 G06F17/27 自动分析的，例如语法分析、正射校正的〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;2;7;;;G;0;6;F;1;6;/;3;6查看分类表>
申请人	中国人民解放军国防科技大学	申请人地址	湖南省长沙市开福区德雅路109号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国人民解放军国防科技大学	当前权利人	中国人民解放军国防科技大学
发明人	庞宁;谭真;赵翔;张啸宇;殷风景;唐九阳;葛斌;肖卫东
代理机构	北京律诚同业知识产权代理有限公司	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于改进特征融合的语义关系抽取方法，包括以下步骤建立训练样本集；构建语义关系抽取模型；训练语义关系抽取模型；建立待抽取语义的数据集；利用训练好的语义关系抽取模型从待抽取语义的数据集中提取语义关系。本发明设计了一种保留谓词的依存路径，所述的依存路径包含两个子路径，子路径分别为根节点分别到两个实体的最短路径，与原本的分词序列同时作为输入，用于实体对之间语义关系的抽取，从而达到更准确的关系预测；加入多实例学习方法，用于在样本稀疏条件下的噪声抑制，与注意力机制相比，该机制不存在欠拟合问题，更适合稀疏样本下的中文文本语义关系抽取问题。

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