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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利关系抽取方法、设备及存储介质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：CN115510852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210989377.9，技术领域涉及：G06F40/279；该发明授权关系抽取方法、设备及存储介质是由徐睿峰;张晗;梁斌;杨敏设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本关系抽取方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种关系抽取方法、设备及存储介质，关系抽取方法包括：利用关系抽取模型对当前任务的目标文本进行关系预测，得到每一目标文本对应的第一目标关系，并基于第一目标关系，确定当前代表性目标文本；将当前代表性目标文本、对应的第一目标关系和先验知识关系进行融合，得到与先验知识关系对应的当前关系原型；利用关系抽取模型对当前代表性目标文本和历史代表性目标文本进行记忆重现，得到当前代表性目标文本和历史代表性目标文本对应的第二目标关系；最后，基于第二目标关系调整关系抽取模型的网络参数。通过上述方式，能够提升利用关系抽取模型进行关系抽取得到的实体与实体之间的关系的准确性。

本发明授权关系抽取方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种关系抽取方法，其特征在于，所述方法包括： 获取当前任务，所述当前任务包括多个目标文本，每一目标文本包括对应的第一实体和第二实体； 利用关系抽取模型对每一目标文本进行关系预测，得到每一目标文本对应的第一目标关系； 利用每一目标文本对应的第一目标关系从所述多个目标文本中确定出当前代表性目标文本； 对所述当前代表性目标文本和所述当前代表性目标文本对应的所述目标关系进行编码，得到第一编码特征； 对先验知识关系进行编码，得到第二编码特征； 利用所述第一编码特征和所述第二编码特征进行融合，得到每一先验知识关系对应的当前关系原型特征； 对所述当前代表性目标文本和所述第一目标关系，以及历史代表性目标文本和历史目标关系进行编码，得到第三编码特征； 基于所述当前关系原型和历史关系原型，利用记忆网络对所述第三编码特征进行记忆重现，以精炼所述第三编码特征，得到第四编码特征； 利用所述第四编码特征得到所述当前代表性目标文本和历史代表性目标文本对应的第二目标关系；所述历史关系原型和所述历史代表性目标文本基于历史任务得到； 基于所述第二目标关系调整所述关系抽取模型的网络参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)，其通讯地址为：518063 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。