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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种开放域文本的实体关系抽取方法及系统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：CN114021566B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202111268377.1，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权一种开放域文本的实体关系抽取方法及系统是由程学旗;刘一伊;王业全;郭嘉丰;张瑾;范意兴;官赛萍设计研发完成，并于2021-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种开放域文本的实体关系抽取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种开放域文本的实体关系抽取方法和系统，包括：获取已标注的文本作为训练数据，实体识别抽取训练数据中所有命名实体和名词短语，并对其进行数据增强；以增强后的数据为输入，训练神经网络模型，得到实体关系分类模型；统计增强后的数据中各命名实体和名词短语出现的词频，并将词频大于预设值的命名实体和名词短语标记为过滤词汇；获取开放域文本及其对应的头实体，抽取开放域文本中除过滤词汇以外的命名实体和名词短语并输入实体关系分类模型，得到开放域文本的实体关系。通过有效的数据增强策略，无需增加额外的成本，有效解决由于候选尾实体带来的噪音问题导致的实体关系识别在实际应用中效果不佳的问题。

本发明授权一种开放域文本的实体关系抽取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种开放域文本的实体关系抽取方法，其特征在于，包括： 步骤1、获取已标注头实体、关系和尾实体的文本作为原始训练数据，采用实体识别抽取该原始训练数据中所有命名实体和名词短语，作为候选集合，剔除该候选尾实体集合中与已标注尾实体相同的命名实体和名词短语，得到精选集合，将该精选集合中所有命名实体和名词短语作为尾实体扩充标注该文本，并将其与已标注头实体的关系标注为未知，得到扩充训练数据； 步骤2、以该扩充训练数据中文本、头实体和尾实体为输入，以该扩充训练数据中头实体和尾实体的关系训练目标，训练神经网络模型，得到实体关系分类模型； 步骤3、统计该扩充训练数据中各命名实体和名词短语出现的词频，并将词频大于预设值的命名实体和名词短语标记为过滤词汇； 步骤4、获取待实体关系分类的开放域文本及其对应的头实体，抽取该开放域文本中除该过滤词汇以外的所有命名实体和名词短语，作为该开放域文本的尾实体，将开放域文本及其对应的头实体和尾实体输入该实体关系分类模型，得到该开放域文本的实体关系。

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中国科学院计算技术研究所，其通讯地址为：100080 北京市海淀区中关村科学院南路6号；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”。

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