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龙图腾网获悉沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司申请的专利实体关系抽取模型的训练方法、装置及可读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：CN115757811B 。

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：202211305213.6，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权实体关系抽取模型的训练方法、装置及可读存储介质是由孙小婉;蔡巍;张霞设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本实体关系抽取模型的训练方法、装置及可读存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种实体关系抽取模型的训练方法、装置及可读存储介质，该方法包括：获取多个样本句子，对多个样本句子中每一个样本句子，进行预测三元组提取处理，以获取多个样本句子的预测三元组，预测三元组提取处理包括：对表格化处理样本句子后得到的表格填充标注，并基于标注后的表格提取样本句子的标签特征，根据标签特征得到样本句子的预测三元组，预测三元组中包含预测的样本句子的实体及实体之间的关系；根据多个样本句子的预测三元组和实际三元组得到预训练模型的损失函数，根据损失函数训练预训练模型得到实体关系抽取模型。基于表格填充标签的实体关系抽取模型，在进行实体关系抽取时，相比传统方法，有更高的准确率和召回率。

本发明授权实体关系抽取模型的训练方法、装置及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种实体关系抽取模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取多个样本句子，对所述多个样本句子中每一个样本句子，进行预测三元组提取处理，以获取所述多个样本句子的预测三元组，所述预测三元组提取处理包括： 对表格化处理所述样本句子后得到的表格填充标注，并基于标注后的表格提取所述样本句子的标签特征； 根据所述标签特征得到所述样本句子的预测三元组；所述预测三元组中包含预测的所述样本句子的实体及实体之间的关系； 根据所述多个样本句子的所述预测三元组和实际三元组得到预训练模型的损失函数； 根据所述损失函数训练所述预训练模型得到实体关系抽取模型； 其中，标注后的所述表格中是对所述样本句子中每个字分别横向排列和纵向排列后得到的；标注后的所述表格通过以下步骤得到： 在所述表格中的格子的横向对应的字和纵向对应的字构成的三元组的主体为多字主体的情况下，将所述格子的第一位标注为第一值；在所述格子的横向对应的字和纵向对应的字构成的三元组的主体为单字主体的情况下，将所述格子的第一位标注为第二值； 在所述格子的横向对应的字和纵向对应的字构成的三元组的客体为多字客体的情况下，将所述格子的第二位标注为第一值；在所述格子的横向对应的字和纵向对应的字构成的三元组的客体为单字客体的情况下，将所述格子的第二位标注为第二值； 且在所述格子的横向对应的字和纵向对应的字分别为两个实体的第一个字的情况下，将所述格子的第三位标注为第三值；在所述格子的横向对应的字和纵向对应的字分别为两个实体的最后一个字的情况下，将所述格子的标注的第三位标注为第四值。

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