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申请/专利权人：江西师范大学
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱的初中数学知识点关系抽取方法，包括如下步骤，构建数据集进行预处理，得到句子文本数据，将句子文本数据输入预训练语言模块进行处理，得到文本语义特征编码向量，将数据集输入基于知识表示学习的预训练语言模块，得到实体特征编码向量和关系类型特征编码向量集合，将文本语义特征编码向量、实体特征编码向量和关系类型特征编码向量集合输入局部实体语义融合模块，得到关系‑语义特征编码向量，将关系‑语义特征编码向量输入到分类器模块中进行预测。本方法通过将关系类型特征编码向量集合、句子文本数据和实体特征编码向量充分的融合，提高了关系抽取效果的准确率。
主权项：1.一种基于知识图谱的初中数学知识点关系抽取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：构建数据集，数据集包括若干句子文本数据，对数据集内句子文本数据进行标注；步骤S2：构建抽取模型，抽取模型包括预训练语言模块BERT、基于知识表示学习的预训练语言模块、局部实体语义融合模块、均衡关系融合模块和分类器模块；步骤S3：将句子文本数据输入预训练语言模块BERT进行处理，得到文本语义特征编码向量；将数据集作为基于知识表示学习的预训练语言模块的输入，得到实体特征编码向量和关系类型特征编码向量集合；步骤S4：将步骤S3中的文本语义特征编码向量和实体特征编码向量输入局部实体语义融合模块进行融合，分别得到增强头实体特征向量和增强实体语义向量；步骤S5：将步骤S3中的文本语义特征编码向量和关系类型特征编码向量集合与步骤S4中增强头实体特征向量和增强实体语义向量输入到均衡关系融合模块，得到关系-语义特征编码向量；步骤S6：将步骤S5中的关系-语义特征编码向量输入到分类器模块进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西师范大学 一种基于知识图谱的初中数学知识点关系抽取方法
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