一种基于图神经网络的文档级实体关系抽取方法及系统

实质审查的生效

摘要

本发明属于自然语言处理以及图神经网络领域，提供了一种基于图神经网络的文档级实体关系抽取方法及系统。其中，该方法包括获取文档数据，得到文档数据中的所有实体及其相关信息；基于实体及其相关信息，构建出相应文档数据的实体‑联系图；基于文档数据的实体‑联系图及图神经网络，抽取出相应文档级实体关系；其中，在所述实体‑联系图中，节点包括实体节点和相关信息节点；边包括实体与实体之间的边、实体与该实体的相关信息之间的边、不同实体相关信息之间的边、相同实体相关信息之间的边、实体与其他实体的相关信息之间的边。

基本信息

专利标题：

一种基于图神经网络的文档级实体关系抽取方法及系统

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114519106A

申请号：

CN202210021957.9

公开（公告）日：

2022-05-20

申请日：

2022-01-10

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

丁艳辉耿艳芳王栋徐卫志于惠范胜玉龙开放赵晗孙胤泰朱继然董继坤

申请人：

山东师范大学

申请人地址：

山东省济南市历下区文化东路88号

代理机构：

济南圣达知识产权代理有限公司

代理人：

张庆骞

优先权：

CN202210021957.9

主分类号：

G06F16/36

IPC分类号：

G06F16/36 G06F16/31 G06N3/04

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

G06F16/36

••语义工具的产生,例如,本体论或词典

法律状态

2022-06-07 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 16/36
申请日 : 20220110

2022-05-20 ：

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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