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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;国网安徽省电力有限公司宣城供电公司
摘要：本发明提供一种基于TEBC‑Net算法的关系提取模型，由具有重要性的全局特征编码和具有重要性的局部特征编码组成，所述具有重要性的全局特征编码包括BiSTM模块和自注意力模块1，实现对文本上下文全局关系特征的提取，所述具有重要性的局部特征编码包括CNN模块和自注意力模块2，实现对字符间局部关系特征的提取，与传统关系提取模型相比，本发明结合BiLSTM算法和CNN算法的优点，分别对上下文全局特征和局部特征进行提取，同时在编码局部和全局特征的基础上引入自注意力机制，对提取出的以上两个特征中的重要特征进行再编码，划分权重，提高准确度。
主权项：1.一种基于TEBC-Net算法的关系提取模型，其特征在于，由具有重要性的全局特征编码和具有重要性的局部特征编码组成，所述具有重要性的全局特征编码包括：BiLSTM模块和自注意力模块1，所述具有重要性的局部特征编码包括：CNN模块和自注意力模块2。
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