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龍圖騰網獲悉天津大學申請的專利一種面向文檔級關系抽取的增強模型及構建方法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：CN117216269B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202311139085.7，技術領域涉及：G06F16/36；該發明授權一種面向文檔級關系抽取的增強模型及構建方法是由張鵬;張煜蕊;豐博達;高琿設計研發完成，并于2023-09-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向文檔級關系抽取的增強模型及構建方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種面向文檔級關系抽取的增強模型及構建方法，所述方法包括：通過對原始文檔中關鍵實體代詞進行共指消解并融合到數據集獲得增強文檔數據；對增強文檔數據進行標注獲取輸入文本的文檔編碼表示H和句子編碼表示sn；采用注意力矩陣對文檔編碼表示中選定的實體對eh,et計算獲得文檔的整體感知的上下文編碼采用實體級共現矩陣對句子編碼表示中確定的實體ei,ej計算獲得句子的局部感知上下文編碼將文檔的整體感知的上下文編碼和句子的局部感知上下文編碼計算獲得綜合的上下文編碼；將綜合的上下文編碼輸入文本編碼模塊獲得預測實體代詞關系；本發明提高了預測句子間表達關系方面效果。

本發明授權一種面向文檔級關系抽取的增強模型及構建方法在權利要求書中公布了：1.一種面向文檔級關系抽取的增強模型，其特征在于，所述模型包括實體代詞增強模塊、文本編碼模塊、文檔感知的上下文編碼模塊、句子感知的上下文編碼模塊、自適應融合和分類器；其中： 所述實體代詞增強模塊通過對原始文檔中關鍵實體代詞進行共指消解并融合到數據集獲得增強文檔數據； 所述文本編碼模塊對增強文檔數據進行標注獲取輸入文本的文檔編碼表示H和句子編碼表示sn； 所述文檔感知的上下文編碼模塊采用注意力矩陣對文檔編碼表示中選定的實體對eh,et計算獲得文檔的整體感知的上下文編碼 所述獲取句子感知的上下文編碼模塊采用實體級共現矩陣對句子編碼表示中確定的實體ei,ej計算獲得句子的局部感知上下文編碼 所述自適應融合模塊通過按照如下公式將文檔的整體感知的上下文編碼和句子的局部感知上下文編碼計算獲得綜合的上下文編碼；即： vh,t＝gsh,t+1-gch,t 其中：W是一個可訓練的參數，g是基于兩類上下文編碼計算得到的權重表示， 所述分類器將綜合的上下文編碼按照如下公式輸入文本編碼模塊獲得預測實體代詞關系；即： 其中：是可訓練參數，和是最終實體表示。

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天津大學，其通訊地址為：300072 天津市南開區衛津路92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”。