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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利基于交互式双仿射机制的实体关系联合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：CN115374767B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211070999.8，技术领域涉及：G06F40/211；该发明授权基于交互式双仿射机制的实体关系联合抽取方法及系统是由赵秀浩;李钊;陈通;李扬;展一鸣;居正雨设计研发完成，并于2022-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于交互式双仿射机制的实体关系联合抽取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于数据挖掘技术领域，提供了一种基于交互式双仿射机制的实体关系联合抽取方法及系统，本发明将文本数据的实体关系联合抽取任务分解为主体实体识别、客体实体识别和主体‑客体对关系分类三个可以联合学习的子任务，在实体识别和关系分类阶段，通过预设的双仿射机制模型，可以将主体、客体和主体‑客体对关系分别映射到主体实体表、客体实体表和主体‑客体对关系分类表中，主体实体识别、客体实体识别和主体‑客体对关系分类能够在子任务层面上进一步地进行双向交互，提高了实体关系抽取效果，同时解决了识别分类过程中容易产生错误传播、实体冗余和子任务之间信息交互不足等问题。

本发明授权基于交互式双仿射机制的实体关系联合抽取方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于交互式双仿射机制的实体关系联合抽取方法，其特征在于，包括： 获取文本数据； 将获取的文本数据令牌化； 将文本数据的实体关系联合抽取任务分解为主体实体识别、客体实体识别和主体-客体对关系分类三个联合学习的子任务； 依据预设的双仿射机制模型，将令牌化后的文本数据映射到主体实体表、客体实体表和主体-客体对关系分类表中； 对令牌化后的文本数据进行编码，得到文本数据中句子每个词的拥有上下文信息的隐藏向量表示；对编码得到的隐藏向量表示进行变换，得到每个token作为主体表示的隐藏向量和主表示的隐藏向量；对得到的主体表示的隐藏向量进行编码，得到每个主体表示作为主体实体开始位置的隐藏向量和结束位置的隐藏向量；利用双仿射机制模型，对得到的所有主体实体开始位置的隐藏向量和结束位置的隐藏向量表示进行映射，得到主体实体表；同理得到客体实体表； 在共享参数的卷积神经网络中，提取句子跨度的上下文信息表示，将跨度信息融合进单个token的表示，得到主体向量表示和客体向量表示；利用双仿射机制模型，对得到的拥有跨度信息的主体向量表示和客体向量表示进行映射，得到主体-客体对关系分类表； 联合得到的主体实体表、客体实体表和主体-客体对关系分类表，进行实体关系的抽取。

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山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区科院路19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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