一种基于知识和共指增强的文档级关系抽取方法

本发明公开一种基于知识和共指增强的文档级关系抽取方法，包括以下步骤：使用预训练语言模型对输入文档进行语义编码；文档被抽象为异构图结构，通过图注意力神经网络编码，得到实体表征；识别实体对应的共指代词并通过预训练语言模型的注意力机制过滤代词信息，融入实体表征；构建文档的知识图谱，通过基分解正则化和DistMult相似度计算，将外部知识融合到实体表征中；将实体组织为实体对形式，融入局部上下文信息，并通过轴向注意力编码间接相关的实体对表征；本发明能够有效提升了文档级关系抽取的准确性。