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一种基于多粒度和图注意力网络的文档级实体关系抽取的方法，涉及自然语言处理技术的实体关系抽取领域。首先获取文档文本，得到文档中标注好的实体及其相关信息，并构建一个情感参考词表；然后基于文档的层次结构，利用多粒度思想，将文档分为段落、句子、实体等不同的层次，从而构建层次图；基于层次图和图注意力网络，分别进行同粒度节点之间以及不同粒度节点之间的信息交互和更新，然后使用多头注意力机制整合所有粒度节点信息；最后依据整合后的信息进行该文档的实体关系抽取。本发明充分利用文档的层次结构信息，使用图注意力网络在层次图中传递和聚合信息，更全面的捕捉并融合文本中信息，进而有效提高实体关系抽取的准确率。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202410172746.4
Filing Date： 2024-02-07
Publication Date： 2024-05-31
Pub. No.： CN118114668A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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