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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种以实体为导向的生物医学关系抽取方法、装置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：CN116595171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310457288.4，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权一种以实体为导向的生物医学关系抽取方法、装置及存储介质是由扈应;陈艳平;黄瑞章;秦永彬设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种以实体为导向的生物医学关系抽取方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种以实体为导向的生物医学关系抽取方法、装置及存储介质，所述方法包括以下步骤：步骤一：提取关系实例的全局语义信息，提取关系实例的面向实体的语义信息；步骤二：通过全局语义信息和以实体为导向的语义信息计算实体对中各实体对应的差异向量；步骤三：结合关系实例的全局语义信息和实体对中各实体对应的差异向量完成关系分类。以解决现有技术在面对实体对共享相同的上下文的情况时，不能实现正确分类的问题。

本发明授权一种以实体为导向的生物医学关系抽取方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种以实体为导向的生物医学关系抽取方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 步骤一：提取关系实例的全局语义信息，提取关系实例的面向实体的语义信息； 步骤二：通过全局语义信息和以实体为导向的语义信息计算实体对中各实体对应的差异向量； 步骤三：结合关系实例的全局语义信息和实体对中各实体对应的差异向量完成关系分类； 所述提取关系实例的全局语义信息的方法为：通过在关系实例的句子中插入特殊标记符标识实体，然后传入预训练语言模型中进行语义编码，最后使用预训练语言模型的CLS向量作为全局语义信息； 所述提取关系实例的面向实体的语义信息的方法为：通过对关系实例中不同的实体进行实体标识、MASK和线索插入操作，然后输入到预训练语言模型中，使用卷积、池化操作进一步提取实体特征用于表示面向实体的语义信息； 所述差异向量的计算方法为： ， 其中，为全局语义信息，是以实体为导向的语义信息，是以实体为导向的语义信息，是向量拼接操作，是向量相减操作，是实体对应的差异向量，是实体对应的差异向量； 所述结合关系实例的全局语义信息和实体对中各实体对应的差异向量完成关系分类的方法为： S01、将全局语义信息和实体对中各实体对应的差异向量进行拼接， ； S02、使用MLP网络对关系类型进行分类： ； 其中，表示拼接特征，表示分类结果。

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贵州大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区贵州大学花溪北校区科技处；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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