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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于双查询网络的联合实体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：CN115617885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211089283.2，技术领域涉及：G06F16/25；该发明授权一种基于双查询网络的联合实体关系抽取方法是由庄越挺;鲁伟明;谭泽琦设计研发完成，并于2022-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双查询网络的联合实体关系抽取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双查询网络的联合实体关系抽取方法。不同于之前的工作把实体关系抽取任务看成是多轮问答任务，本发明使用两组查询进行抽取，其中每个实体查询用于抽取一个实体，每个关系查询用于查询一个关系。由于这些可学习的查询是类型无关的，本发明无须对每一种关系类别都手动构造自然查询，这是低效且耗费人力的。为了获得最终的关系三元组，本发明设计了关系指针将两组查询的结果关联起来。此外，通过注意机制，本发明可以很自然地对两个任务之间的相互依赖进行建模，这在基于跨度分类的方法中是难以实现的。

本发明授权一种基于双查询网络的联合实体关系抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双查询网络的联合实体关系抽取方法，其特征在于，包括以下步骤： 1文本表示：使用预训练语言模型和双向LSTM来获得上下文向量表示； 2实体关系联合解码，包括以下三部分： 2.1实体预测：使用一组全局可学习的查询向量表示为实体查询，每个实体查询负责抽取一个实体；首先使用实体解码器转换实体查询获得实体嵌入表示；之后使用全连接层构造实体分类器和实体定位器，分别预测实体类型和实体边界； 2.2关系预测：使用一组全局可学习的查询向量表示为关系查询，每个关系查询负责抽取一个关系；首先使用关系解码器转换关系查询获得关系嵌入表示；之后使用全连接层构造关系分类器和关系指针，分别预测关系类型和关系对象； 2.3实体关系任务交互：使用实体查询关系查询之间的交互来捕获实体抽取关系抽取之间的依赖关系；首先使用全连接层对解码器转换后的实体关系查询进行线性投影；之后使用多头注意力机制层得到实体关系嵌入表示； 3训练实体关系抽取模型：根据二分匹配算法分别为实体和关系分配最优标签，之后通过基于交叉熵的负对数损失完成实体关系抽取模型训练； 4实体关系抽取：通过训练数据集将实体关系抽取模型参数进行微调后，将待抽取的测试文本输入实体关系抽取模型；实体分类器和实体定位器计算出预测实体概率，关系分类器和关系指针计算出预测关系概率；通过取最大概率操作抽取实体和关系。

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