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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利基于三角度注意力和實體-關系相關性的DocRE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：CN120407806B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510899504.X，技術領域涉及：G06F16/353；該發明授權基于三角度注意力和實體-關系相關性的DocRE方法是由何志權;尹升騰;陳慶鋒設計研發完成，并于2025-07-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于三角度注意力和實體-關系相關性的DocRE方法在說明書摘要公布了：本發明具體公開了一種基于三角度注意力和實體?關系相關性的DocRE方法，屬于自然語言處理技術領域。該方法首先將輸入文檔編碼至預訓練語言模型PLM，獲取嵌入表示及多頭注意力矩陣；接著設計實體對?上下文注意力、實體對?證據注意力和實體對間注意力三種機制，并通過注意力遷移模塊對三類注意力信息進行特征對齊與加權融合，生成統一的實體對語義表示；然后構建實體?關系共現圖，借助圖注意力網絡實現節點特征聚合與傳播，獲取實體?關系共現特征；最后將融合語義特征與共現特征拼接，用于實體對關系的分類預測。該方法有效提升了跨句推理能力和遠距離實體建模效果，增強了模型對復雜關系的抽取準確性與泛化能力。

本發明授權基于三角度注意力和實體-關系相關性的DocRE方法在權利要求書中公布了：1.一種基于三角度注意力和實體-關系相關性的DocRE方法，其特征在于，步驟如下： 步驟S1、輸入文檔至預訓練語言模型PLM，獲取Token嵌入表示及多頭注意力矩陣； 步驟S2、基于預訓練語言模型最后一層的多頭注意力矩陣構建實體對-上下文注意力E2CA、實體對-證據注意力E2EV和實體對間注意力E2EA三種注意力機制； 步驟S3、設計注意力遷移模塊AT，對E2CA、E2EV和E2EA三種注意力機制的信息進行特征對齊與加權融合，生成統一的實體對語義表示； 步驟S4、構建實體-關系共現圖，基于實體-關系共現圖引入圖注意力網絡GAT對圖中節點進行特征聚合與傳播，獲得實體-關系共現特征； 步驟S5、將融合語義特征與共現特征進行拼接，作為實體對關系的判別依據； 步驟S6、損失函數設計，包括自適應焦點損失和結合證據信息引導的損失函數； 步驟S7、對每個實體對進行關系分類預測，輸出最終的關系類別結果； 在步驟S4中，構建實體-關系共現圖的步驟包括：基于訓練語料統計實體與關系標簽的共現信息，構建實體-關系共現矩陣，以實體和關系標簽為節點，以共現關系為邊；邊的權重由條件概率決定，計算公式如下： ； 其中，為實體-關系共現矩陣中實體與關系標簽的共現次數； 在步驟S6中，自適應焦點損失的計算公式如下： ； ； ； 其中，表示關系抽取任務的損失，、表示在實體對下預測關系類別的概率，、表示在實體對上預測為閾值類的概率，表示實體對對于關系的logit值，表示實體對對于閾值類的logit值，表示負類子集，為自適應焦點損失的調控因子，為實體對對于閾值類的logit值，為實體對對于關系的logit值，為閾值類別，為正類子集； 結合證據信息引導的損失函數的計算公式如下： ； 其中，為KL散度損失，為人工證據分布，為模型預測的證據分布，表示證據檢索任務的損失； 總的損失函數公式如下： ； 其中，為可調節的平衡系數。

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