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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种融合位置感知细化的对话关系抽取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115455197B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211066885.6，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种融合位置感知细化的对话关系抽取方法是由段贵多;解修蕊;朱大勇;罗光春;李文泰;赵桀浩设计研发完成，并于2022-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合位置感知细化的对话关系抽取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理领域，其公开了一种融合位置感知细化的对话关系抽取方法，解决现有技术中对话文本的相似结构信息带来的干扰，无法对节点进行分类，没有考虑对话数据的独特性带来的关系抽取准确性不高的问题。本发明的方法，首先，基于对对话的句法分析，获得实体的提及词；然后，基于提及词和对话信息，构建异构提及对话图并初始化节点特征；再然后，通过在异构提及对话图上使用位置感知细化的图注意力网络，获得更新后的节点特征，并通过合并节点得到实体对话图；最后，通过融合实体对话图中实体对实体间的路径信息，推理得到实体对之间的关系。

本发明授权一种融合位置感知细化的对话关系抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种融合位置感知细化的对话关系抽取方法，其特征在于，包括以下步骤： A、训练对话关系抽取模型： A1、输入用于训练的对话及需要抽取关系的实体对； A2、将对话的原始文本进行分词，并进行依存句法分析，然后，根据得到的依存句法分析结果，将与实体对中的实体的文本相同的词以及存在指代关系的词，作为提及词；基于对话，根据说话人的变化或对话中的停顿，分割获得话语句； A3、构建异构提及对话图： 所述异构提及对话图的节点包括提及节点、话语节点和对话节点，边包括提及依赖边、说话者依赖边、话语依赖边和对话依赖边，并按如下定义进行构建： 提及节点：将每一个提及词设置为提及节点，且将文本相同但在对话中位置不同的提及词设置为不同提及节点，在对话中位置不同包括相同文本的提及词出现在不同的话语句中以及相同文本的提及词出现在相同的话语句中的不同位置； 话语节点：将每个话语句分别设置为话语节点； 对话节点：将对话设置为一个对话节点； 由对应相同实体的各提及节点间两两相连所形成的边，构成提及依赖边； 由对应相同说话者的各话语节点间两两相连所形成的边，以及对应相同说话者且对应不同实体的各提及节点间两两相连所形成的边，构成说话者依赖边； 由提及节点与该提及节点对应词所属话语句对应的话语节点之间的边，构成话语依赖边； 由提及节点与对话节点之间的边，构成对话依赖边； A4、初始化异构提及对话图中的节点特征； A5、根据各提及节点的对应词在对应话语句中的位置信息，及各提及节点除对话节点以外的邻居节点的特征表示，基于图注意力网络，更新异构提及对话图的各提及节点的特征表示；根据各话语节点对应话语句在对话中的位置信息，及各话语节点除对话节点以外的邻居节点的特征表示，基于图注意力网络，更新异构提及对话图的各话语节点的特征表示； A6、构建实体对话图： 基于更新获得的提及节点和话语节点的特征表示，根据提及节点与实体间的对应关系合并获得实体节点及其特征表示，根据话语节点与说话者间的对应关系合并获得说话者节点及其特征表示； 保留异构提及对话图中，除因合并节点而消除的边以外的边，并基于边两端的节点的特征表示构建边的特征表示； A7、融合实体对话图中实体对之间的路径信息，并进行推理得到实体对之间的关系； A8、循环执行步骤A1-A7，基于关系提取的二元交叉熵损失对对话关系抽取模型进行训练，直至模型收敛或达到设定训练轮次； B、执行对话关系抽取任务： 以对话文本和待抽取关系的实体对作为输入，利用训练完成的对话关系抽取模型获取实体对的实体之间的关系。

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