买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于自对比学习的嵌套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：CN114722156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202210477175.6，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种基于自对比学习的嵌套关系抽取方法是由麦丞程;骆楷文;黄宜华设计研发完成，并于2022-05-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自对比学习的嵌套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自对比学习的嵌套关系抽取方法，首先基于预训练语言模型对输入句子进行编码。然后，利用实体级别的注意力机制获取每个实体对应序列片段的语义表示。接着，生成各层的嵌套关系候选三元组。在此基础上，引入嵌套关系三元组的类型特征以及三元组中左右的位置特征与类型特征，并且使用Transformer迭代地进行关系三元组表示与分类后实现嵌套关系抽取。最后，结合基于嵌套关系相似度的自对比学习，进行联合训练。本发明增强模型对输入句子中嵌套关系的整体编码表示能力，从而提升模型对嵌套关系抽取的准确性。

本发明授权一种基于自对比学习的嵌套关系抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自对比学习的嵌套关系抽取方法，包括以下步骤： 1使用预训练语言模型对输入句子对应的单词序列进行编码，得到每个单词的词向量；对每个实体对应的单词子序列使用注意力机制，获取每个实体的表示向量作为实体语义特征； 2根据嵌套关系的约束条件，在每层已有的嵌套关系三元组基础上，生成下一层的候选嵌套关系三元组；将已有的嵌套关系元素两两组合得到嵌套关系元素组合，再将元素组合与嵌套关系类型相结合，形成候选嵌套关系三元组； 3将候选嵌套关系三元组的多种特征进行拼接，使用模型Transformer进行特征融合与分类，筛选保留分类正确的候选嵌套关系三元组； 4使用基于嵌套关系相似度的自对比学习算法，计算自对比学习任务损失lossscl与嵌套关系抽取任务损失lossrel，将所述对比学习任务损失lossscl与嵌套关系抽取任务损失lossrel加权求和，得到模型最终的训练目标Loss，进行联合训练优化，而测试阶段通过嵌套关系抽取任务从输入句子中抽取出所有的嵌套关系三元组； 所述步骤2中，嵌套关系的约束条件来自于任务预定义的关系类型约束，并且每层的候选嵌套关系三元组集合不包含前一层生成的候选嵌套关系三元组； 所述步骤4中，自对比学习任务计算两个样本中嵌套关系相似度与语义向量相似度之间的均方误差损失，嵌套关系抽取任务计算候选嵌套关系三元组的分类交叉熵损失。

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南京大学，其通讯地址为：210093 江苏省南京市鼓楼区汉口路22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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。