申请/专利权人：东北电力大学

申请日：2024-01-10

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117932083A

主分类号：G06F16/36

分类号：G06F16/36;G06F40/30;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/08;G06F16/35;G06N5/025

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明涉及文档文本数据处理技术领域，特别涉及一种基于异构图卷积神经网络的文档级关系抽取方法，包含如下步骤：获取给定文档；对所述给定文档的文本数据进行数据预处理，获得所述给定文档的编码特征；基于启发式规则将所述编码特征转化为图结构；捕获所述给定文档的实体与所述给定文档的句子之间的隐式关系；通过分类器获取所述给定文档的实体之间的语义关系。本发明解决了现有技术中存在的抽取准确率低的缺陷。

主权项：1.一种基于异构图卷积神经网络的文档级关系抽取方法，其特征在于，包含如下步骤：获取给定文档；对所述给定文档的文本数据进行数据预处理，获得所述给定文档的编码特征；基于启发式规则将所述编码特征转化为图结构；捕获所述给定文档的实体与所述给定文档的句子之间的隐式关系；通过分类器获取所述给定文档的实体之间的语义关系。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东北电力大学 基于异构图卷积神经网络的文档级关系抽取方法

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