[发明专利]一种结合最短依存路径的胶囊网络关系抽取模型在审
| 申请号： | 201910600327.5 | 申请日： | 2019-07-04 |
| 公开（公告）号： | CN110473595A | 公开（公告）日： | 2019-11-19 |
| 发明（设计）人： | 琚生根;孙界平;刘宁宁;熊熙 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G16B45/00 | 分类号： | G16B45/00;G16B50/10;G16B50/30;G06F16/28;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 51304 成都东恒知盛知识产权代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 何健雄<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 610041 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 嵌入模块 胶囊 抽取 高层特征 信息丢失 嵌入层 语句 单词信息 动态路由 关系抽取 胶囊传送 前向信息 输入信息 网络关系 药物类型 药物实体 药物研发 动态的 解析器 输出层 网络层 低层 后向 信息量 高层 网络 | ||
1.一种结合最短依存路径的胶囊网络关系抽取模型，其特征在于，包括：
嵌入层；通过原句嵌入模块和最短依存路径嵌入模块将输入文本语句转换为向量的形式输出；
BiLSTM层；采用两个BiLSTM分别获原句的向量表示h1和最短依存路径信息的向量表示hsdp，将二者拼接起来得到最终的向量表示hall。
胶囊网络层：分为低层胶囊层、动态路由层和高层胶囊层，胶囊网络利用动态路由机制将低层胶囊的信息动态的传送到高层胶囊中的，将高层胶囊输出向量的长度通过非线性压缩函数转换为0到1之间。
输出层；将具有最大向量长度的高层胶囊类别作为最终模型预测的类别。
2.根据权利要求1所述的一种结合最短依存路径的胶囊网络关系抽取模型，其特征在于，所述嵌入层中文本语句转换为向量具体包括以下步骤：S1:输入原句为S＝{w1，w2，...，wn}，采用词嵌入，位置嵌入和类型嵌入相结合的方法得到d代表单词嵌入的维度，p代表位置嵌入的维度，t代表类型嵌入的维度.则原句嵌入向量可以表示为S＝{x1，x2，...，xn}。
3.根据权利要求2所述的一种结合最短依存路径的胶囊网络关系抽取模型，其特征在于，所述BiLSTM层中，将原语句与依存信息相结合，h1表示原语句的低层向量表示，hsdp表示最短依存路径信息的低层向量表示。
4.根据权利要求3所述的一种结合最短依存路径的胶囊网络关系抽取模型，其特征在于，所述胶囊网络层，通过公式计算得到低层胶囊预测向量通过公式计算得到高层胶囊输入向量sj，通过得到高层胶囊网络的输出vj。
5.根据权利要求4所述的一种结合最短依存路径的胶囊网络关系抽取模型，其特征在于，所述最终模型预测的类别为具有最大输出向量长度的高层胶囊对应的类别。
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