一种矿床知识图谱实体间语义关系抽取方法及设备

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一种矿床知识图谱实体间语义关系抽取方法及设备
申请号:CN202510097744
申请日期:2025-01-22
公开号:CN120181080A
公开日期:2025-06-20
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种矿床知识图谱实体间语义关系抽取方法及设备,涉及矿床知识图谱领域,包括:S1:获取矿床知识图谱的实体集合,通过实体集合获取文本语句集合;S2:将文本语句集合输入BERT预训练语言模型,获得文本向量集合;S3:将文本向量集合输入PCNN特征向量提取模型,获得特征向量集合;S4:将特征向量集合输入CasRel关系抽取模型,获得实体关系三元组集合。本发明通过BERT预训练语言模型对输入文本进行编码,得到每个单词的上下文表示,输出高质量文本向量;通过PCNN特征向量提取模型进一步细化和丰富了文本特征,通过CasRel关系抽取模型判断出文本语句中主语和各尾实体的位置,从而在复杂重叠关系中准确地抽取出实体关系三元组。
技术关键词
语义关系抽取方法 实体 文本 关系抽取模型 训练语言模型 图谱 语句 多头注意力机制 三元组 前馈神经网络 抽取设备 分段 词语 字符 特征值 处理器 编码 标记