一种基于信息增益和原型对比学习的文档级关系抽取方法及系统

本发明属于计算机智能信息处理中的自然语言处理领域，公开了一种基于信息增益和原型对比学习的文档级关系抽取方法及系统，针对文档级关系抽取任务，本发明提出一种从提取更精准的节点特征和缓解数据不平衡两方面考虑的基于图结构的文档级关系抽取模型。解决现有的文档级关系抽取模型，通常采用基于图的模型，并且面临固有的数据不平衡问题。目前研究中存在节点特征更新过程受到无关节点和边带来噪声干扰、文档中负样本过多导致模型对真实关系学习能力不足以及多标签分类无法精准预测所有不同关系类型的问题。