基于关系图注意力神经网络的事件时序关系识别方法

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摘要

本发明公开了一种基于关系图注意力神经网络的时序关系识别方法，该方法主要包括以下步骤：首先对事件句进行依存关系分析，获取相关的依存树；然后使用一种图递归构建策略将依存树转化为时序图；随后利用关系图注意力神经网络对时序图进行信息更新，获取时序图中每个节点的隐藏状态；最后从节点隐藏状态集合中提取出有关触发词的隐藏状态和句子表示向量，并将其放入到softmax函数中实现事件时序关系识别。本发明能够有效处理长距离非局部语义信息，捕获融合深层次的隐藏信息，显著提升了事件时序关系识别的准确度。

基本信息

专利标题：

基于关系图注意力神经网络的事件时序关系识别方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112507077A

申请号：

CN202011471742.4

公开（公告）日：

2021-03-16

申请日：

2020-12-15

授权号：

CN112507077B

授权日：

2022-05-20

发明人：

徐小良高通

申请人：

杭州电子科技大学

申请人地址：

浙江省杭州市钱塘新区白杨街道2号大街

代理机构：

浙江千克知识产权代理有限公司

代理人：

周希良

优先权：

CN202011471742.4

主分类号：

G06F16/33

IPC分类号：

G06F16/33 G06F16/35 G06F40/211 G06F40/216 G06F40/289 G06F40/30 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F16/33

••查询

法律状态

2022-05-20 ：

授权

2021-04-02 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 16/33
申请日 : 20201215

2021-03-16 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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