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申请/专利权人：贵州大学
摘要：一种基于神经核方法的关系抽取方法，属于自然语言处理领域，包括：关系抽取任务定义和形式化，建立从关系实例集合到关系标签集合的映射；构建神经核方法模型，将输入数据分配给与最接近的标注参考实例相同的类型。本发明在关系抽取任务中引入了三种神经核来演示关系抽取的核替换机制：通过三种神经核的优化，并使用核替换构建复合核，提高了深度神经网络的区分能力。本发明利用神经核方法进行关系抽取，通过结合神经网络和核替换的方法，提高分类准确性。利用神经核方法能自动学习关系实例之间的相似性，避免了现有关系抽取方法中手动设计特征和距离函数可能导致的问题，同时能充分利用深度学习和外部资源，提高关系抽取任务的性能和效果。
主权项：1.一种基于神经核方法的关系抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：关系抽取任务定义和形式化，建立从关系实例集合到关系标签集合的映射；步骤S2：构建神经核方法模型，将输入数据分配给与最接近的标注参考实例相同的类型；所述神经核方法模型包括：集群核KC、实例核KI、描述核KD、核替换和关系类型识别；所述集群核KC通过预定义的关系实例集群生成集群表示；所述实例核KI通过平均来自预定义的支持集生成实例表示；所述描述核KD通过预定义的类型描述集群生成描述表示；所述核替换通过生成三个复合核K1、K2和K3来演示神经核替换的效用；在训练过程中，对所述集群核KC、实例核KI、描述核KD进行优化，并受到关系抽取任务相关目标的监督；在测试过程中，每个输入数据被输入到神经核方法模型中，通过复合核映射到度量空间中，然后通过关系类型识别被分配给与核替换生成的最接近的标注参考实例相同的类型。
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权利要求：
百度查询： 贵州大学 一种基于神经核方法的关系抽取方法
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