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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于度量学习的自举关系抽取方法及其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：CN116049353B 。

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：202211714479.6，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种基于度量学习的自举关系抽取方法及其系统是由郑庆;丁国富;张海柱;王淑营;江磊设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于度量学习的自举关系抽取方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于度量学习的自举关系抽取方法，包括：提取种子集合包含的所有实体对，并提取未标注语料库中包含实体对的全部实例，构成第一候选集合；基于预训练的多输入网络度量第一候选集合中每个实例和种子集合中与该实例共享相同实体对的所有实例的第一相似度；将第一相似度高于第一阈值的第一候选集合中的实例加入种子集合；基于预训练的关系二分类器对未标注语料库进行关系预测并生成每个实例的第二相似度，提取第二相似度高于第二阈值的实例，构成第二候选集合；基于预训练的多输入网络度量第二候选集合中每个实例和种子集合中所有实例的第三相似度；将第三相似度高于第三阈值的第二候选集合中的实例加入种子集合。

本发明授权一种基于度量学习的自举关系抽取方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于度量学习的自举关系抽取方法，其特征在于，包括： 提取种子集合包含的所有实体对，并提取未标注语料库中包含所述实体对的全部实例，构成第一候选集合； 对于所述第一候选集合中的任一实例，提取种子集合中与该实例共享相同实体对的所有相近实例； 基于预训练的多输入网络分别度量该实例与每个相近实例的多个初始相似度； 通过加权多个所述初始相似度得到该实例的第一相似度； 重复上述步骤，直至遍历完所述第一候选集合中的全部实例，得到所述第一候选集合中的全部实例的第一相似度； 将第一相似度高于第一阈值的所述第一候选集合中的实例加入所述种子集合； 基于预训练的关系二分类器对所述未标注语料库进行关系预测并生成每个实例的第二相似度，提取第二相似度高于第二阈值的实例，构成第二候选集合； 对于所述第二候选集合中的任一实例，基于预训练的多输入网络分别度量该实例与种子集合中每个实例的多个初始相似度； 通过加权多个所述初始相似度得到该实例的第三相似度； 重复上述步骤，直至遍历完所述第二候选集合中的全部实例，得到所述第二候选集合中的全部实例的第三相似度； 将第三相似度高于第三阈值的所述第二候选集合中的实例加入所述种子集合。

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