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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利网络文档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：CN115357775B 。

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：202210917161.1，技术领域涉及：G06F16/953；该发明授权网络文档关系抽取方法及系统是由徐小龙;董益豪设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络文档关系抽取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种网络文档关系抽取方法及系统，所述网络文档关系抽取方法包括：使用每个实体中的第一次出现的提及替换该实体中剩余的所有提及；分别使用文档级对比预训练和掩码语言模型预训练对预训练模型进行训练；使用训练后的预训练模型对文档样本进行上下文编码，得到每个标记的向量表示，将每个标记的命名实体识别信息和词性标注信息分别转化为向量表示并与每个标记的向量表示进行拼接，得到词嵌入表示和文档嵌入表示；对于实体进行表示增强，得到最终嵌入表示；使用二元交叉熵损失函数计算实体之间存在关系的可能性，选取可能性最高的关系作为关系分类的结果。本发明能够有效进行网络文档关系的抽取，为网络文本处理提供有效支持。

本发明授权网络文档关系抽取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种网络文档关系抽取方法，其特征在于，主要包括以下步骤： 步骤1、使用每个实体中的第一次出现的提及替换该实体中剩余的所有提及； 步骤2、建立预训练模型，分别使用文档级对比预训练和掩码语言模型预训练对预训练模型进行训练，得到文档级对比预训练的损失函数和掩码语言模型预训练的损失函数，加权后得到总体损失函数；步骤2中，文档级对比预训练的损失函数如下： 其中，DA表示要预测的含有目标关系的文档样本，是DA的转置，DB表示与含有相同目标关系的文档样本，表示随机选取的含有不同关系的文档样本，N表示随机抽取的负样本个数，对数log以自然常数e为底； 步骤3、在每个实体的所有的提及的前后分别插入开始符号和结束符号，使用训练后的预训练模型对文档样本进行上下文编码，得到每个标记的向量表示，将每个标记的命名实体识别信息和词性标注信息分别转化为向量表示并与每个标记的向量表示进行拼接，得到词嵌入表示和文档嵌入表示； 步骤4、对于头实体或尾实体进行表示增强，得到头实体和尾实体的最终嵌入表示；将步骤3获得的头实体和尾实体的嵌入表示进行表示增强，得到头实体和尾实体的最终嵌入表示εh和εt： 其中，→表示hm和tm是头实体h和尾实体t的一个提及，εhm和εtm表示头实体h和尾实体t的一个提及hm和tm的嵌入表示，dist表示提及之间的关系距离； 步骤5、将头实体和尾实体分别映射到隐藏状态，使用二元交叉熵损失函数计算头实体和尾实体之间存在关系的可能性，选取可能性最高的关系作为关系分类的结果。

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南京邮电大学，其通讯地址为：210012 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66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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