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龍圖騰網獲悉國網江蘇省電力有限公司;中國科學院信息工程研究所申請的專利基于深度特征融合的句子級關系抽取方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115640374B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211073407.8，技術領域涉及：G06F16/31；該發明授權基于深度特征融合的句子級關系抽取方法及裝置是由徐超;馬倩;戴陽;呂桂萍;肖晶;方磊;顧明清;劉玙;馬天;李少強;沈文韜;黃成;劉歡設計研發完成，并于2022-09-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度特征融合的句子級關系抽取方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度特征融合的句子級關系抽取方法及裝置，所述方法包括：基于Bert預訓練語言模型，得到每一個詞項對應的語義特征；結合語義特征，獲取關系m下注意力機制計算的詞項間的關聯矩陣Lm；基于關聯矩陣Lm，預測詞項間在關系m下的關聯矩陣Am；基于關聯矩陣Lm與語義特征，計算詞項作為主體元素的客體特征以及作為客體元素的主體特征；將語義特征分別與客體特征、主體特征拼接；對拼接結果進行序列標注，得到對應的詞在關系m下的主體標注特征和客體標注特征，以判斷該詞為主體實體、客體實體或非實體；基于句子中的主體實體、客體實體與關聯矩陣Am，得到在關系m下的關系三元組。本發明可以解決SEO、EPO、以及SOO三類關系重疊問題。

本發明授權基于深度特征融合的句子級關系抽取方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于深度特征融合的句子級關系抽取方法，其特征在于，所述方法包括： 基于Bert預訓練語言模型，得到每一個詞項對應的語義特征； 結合所述語義特征，獲取關系m下注意力機制計算的所述詞項間的關聯矩陣Lm，并基于所述關聯矩陣Lm，預測所述詞項間在所述關系m下的關聯矩陣Am； 基于所述關聯矩陣Lm與所述語義特征，分別計算每一所述詞項作為主體元素在所述關系m下的客體特征，以及作為客體元素在所述關系m下的主體特征； 將所述語義特征分別與所述客體特征、所述主體特征拼接，并對拼接結果進行序列標注，得到對應的詞在關系m下的主體標注特征和客體標注特征，以判斷該詞為主體實體、客體實體或非實體；其中，判斷該詞為主體實體、客體實體或非實體的過程包括： 將所述語義特征與所述客體特征拼接，得到主體拼接結果； 將所述語義特征與所述主體特征拼接，得到客體拼接結果； 采用BIO標注方法，分別所述主體拼接結果與所述客體拼接結果，得到主體實體標簽概率和客體實體標簽概率； 基于所述主體實體標簽概率和客體實體標簽概率，判斷對應的詞是主體實體、客體實體或非實體； 基于所述句子中的所述主體實體、所述客體實體與所述關聯矩陣Am，得到在所述關系m下的關系三元組。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國網江蘇省電力有限公司;中國科學院信息工程研究所，其通訊地址為：210008 江蘇省南京市上海路215號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。