实体对表征方法及采用其的少样本文档级关系抽取方法

本发明涉及自然语言处理领域，提供了一种实体对表征方法及采用其的少样本文档级关系抽取方法，其中，实体对表征方法，通过实体的注意力分数，计算实体对的注意力分数；以实体对的注意力分数作为权值，加权文档的上下文嵌入，得到更强调于当前实体对的上下文表征；之后，将上下文表征与对应实体的实体嵌入进行融合，获得保留了细粒度实体语义和全局依赖信息的实体表征，并以此构建实体对表征；少样本文档级关系抽取方法，采用上述方法构建的实体对表征，通过向量组形式的关系原型，保留实例级分布的多样性，并以向量组中最大值作为最终的匹配度，减少噪声对计算的影响，因此，解决了关系原型语义不充分导致分类混淆的问题。