基于多模态语义融合的中文关系抽取方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202210844389.2
IPC分类号：G06F40/30;G06F40/279;G06F40/211;G06N3/08
申请日期：
2022-07-18
申请人：
齐鲁工业大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于多模态语义融合的中文关系抽取方法及系统
申请号	CN202210844389.2	申请日期	2022-07-18
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-11-01	公开/公告号	CN115270809A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F40/30	IPC分类号	G;0;6;F;4;0;/;3;0;;;G;0;6;F;4;0;/;2;7;9;;;G;0;6;F;4;0;/;2;1;1;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	齐鲁工业大学	申请人地址	山东省济南市长清区大学路3501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	齐鲁工业大学	当前权利人	齐鲁工业大学
发明人	刘嵩;巩京昊;来庆涵
代理机构	济南圣达知识产权代理有限公司	代理人	李圣梅

摘要

本申请提供一种基于多模态语义融合的中文关系抽取方法及系统，涉及信息抽取技术领域，该方法包括获取中文句子，以及该中文句子对应的实体；提取中文句子中每个中文字符的文本语义、形状语义和结构语义；通过改进的Transformer网络构建多模态语义融合模型，分别对形状语义和结构语义进行编码，将编码后的语义特征进行拼接得到辅助特征，并将文本语义作为主要特征，根据主要特征和辅助特征之间的相关系数，优化主要特征的特征分布，进而得到融合后的多模态语义特征；根据多模态语义特征，确定实体之间的中文关系。这样，利用中文字符的形状语义和结构语义来丰富中文句子的语境信息，可以在中文关系抽取中减少中文歧义性的影响，提高中文关系抽取效果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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