【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习和自然语言处理领域，尤其涉及一种基于实体关系统计关联的文档关系抽取方法。
技术介绍
1、关系抽取是信息抽取研究的重要方向，已逐步从句子级扩展到了文档级，与句子相比，文档通常蕴含更多的关系事实，通过文档关系抽取构建起来的医学知识图谱，可为医疗知识库构建、病历信息检索等提供更多的信息支持，能够更好地应用于语义搜索、知识问答、临床决策支持等场景中。
2、文档关系抽取中存在着丰富的先验知识，这些知识可以通过实体类型和关系类型之间的统计关联来建模。将这种统计先验知识注入关系抽取模型具有多重价值。首先，它可以为模型提供先验信息，从而降低模型在处理关系时犯下常识性错误的概率。通过利用大规模语料库中的统计数据，模型可以学习到不同实体类型之间的常见关系类型分布，以及关系类型的频率。这样的先验知识可以指导模型更加准确地预测和抽取文档中的关系。其次，统计先验知识可以提高模型的性能和鲁棒性。通过利用先验知识，模型能够更好地适应不同领域和语境中的关系抽取任务。它可以帮助模型更好地理解文档中的关系，从而提高模型在复杂场景下的表现。
3、因本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于实体关系统计关联的文档关系抽取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于实体关系统计关联的文档关系抽取方法，其特征在于，所述的对每个实体计算统计关系向量，具体做法如下：
3.根据权利要求1所述的基于实体关系统计关联的文档关系抽取方法，其特征在于，所述的使用预训练语言模型编码文档，获得文档特征以及实体特征，包括以下步骤：
4.根据权利要求2和3任一所述的基于实体关系统计关联的文档关系抽取方法，其特征在于，所述的把每对实体的实体特征和统计关系向量输入关系预测层，获得实体对的关系概率分布，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.基于实体关系统计关联的文档关系抽取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于实体关系统计关联的文档关系抽取方法，其特征在于，所述的对每个实体计算统计关系向量，具体做法如下：
3.根据权利要求1所述的基于实体关系统计关联的文档关系抽取方法，其特征在于，所述的使用预训练语言模型编码文档，获得文档特征以及实体特征，包括以下步骤：
4.根据权利要求2和3任一所述的基于实体关系统计关联的文...
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