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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利一种同步追踪实体与关系的方面-观点对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：CN115033667B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210796028.5，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种同步追踪实体与关系的方面-观点对抽取方法及系统是由刘露;张玥;彭涛;包铁;王上;张雪松设计研发完成，并于2022-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种同步追踪实体与关系的方面-观点对抽取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种同步追踪实体与关系的方面‑观点对抽取方法及系统，属于情感分析技术领域，所述一种同步追踪实体与关系的方面‑观点对抽取方法包括以下步骤：获得评论句，并采用预训练好的BERT模型对输入的评论句进行初始词向量编码；进一步学习评论句中所有实体的表示，并计算任意两个实体间的关联度，获得进一步编码后的实体表示序列以及关联度矩阵；根据实体表示对实体进行角色识别；根据关联度矩阵判断实体间是否存在关系；根据角色识别和关系识别的结果，抽取出方面‑观点对，具有多次充分交互、相互依赖、实体针对可扩展性和适用性强的优点。

本发明授权一种同步追踪实体与关系的方面-观点对抽取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种同步追踪实体与关系的方面-观点对抽取系统，其特征在于，所述系统包括：词嵌入模块，用于通过预训练好的BERT模型对输入的评论句进行初始词向量编码；追踪网络模块，用于获得进一步编码后的实体表示序列以及关联度矩阵；实体标注模块，用于根据实体表示对实体进行角色识别；关系分类模块：用于根据关联度矩阵判断实体间是否存在关系；推理模块，用于根据实体标注模块和关系分类模块识别的结果，抽取出方面-观点对；所述词嵌入模块中采用BERT模型作为初始编码器，BERT模型用于学习包含上下文信息的实体初始表示，BERT的输入向量ei是三个嵌入特征向量的和，包括token嵌入位置嵌入和段嵌入 token嵌入是利用WordPiece对句子进行token化来获得的，BER在句子的开头和结尾处分别添加[CLS]和[SEP]，以获得完整的token序列，亦即实体序列，token嵌入通过将每个token转换为其在BERT中对应的id来生成，位置嵌入将token的位置信息编码成特征向量，段嵌入用于区分一段话中的不同句子；所述追踪网络模块包括一组门控RNN构成的追踪网络，其中，每条RNN链在每个时间步共享可训练参数，将评论句中所有的token设置为追踪目标，同时，各时间步的输入序列也设置为评论句的token序列，构成一个展开后为N×N网格形状的网络，该网络用于在每个时间步的计算单元A内同步更新所有token的表示并计算两个token间的关联度；在计算单元A中，实体表示的更新过程和关联度的计算过程高度依赖，具体来说，在每一时间步，利用被追踪的token信息、当前时间步输入的token信息以及两个token间的关联度来更新被追踪token的表示：hi,t＝fxi,hi,t-1,xt,ri,t；用hi,t来存储被追踪tokenxi在时间步t更新后的表示,3中，hi,t-1为被追踪tokenxi在上一时间步的表示，xt为时间步t输入的token，ri,t就是tokenxi和tokenxt之间的关联度，其计算方式如下:ri,t＝ghi,t-1,xt。

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