一種基于預(yù)訓(xùn)練模型的級聯(lián)二進制中文實體關(guān)系提取方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110802863.0 申請日 -
公開（公告）號 CN113626553A 公開（公告）日 2021-11-09
申請公布號 CN113626553A 申請公布日 2021-11-09
分類號 G06F16/31（2019.01）I;G06F16/33（2019.01）I;G06F16/35（2019.01）I;G06F40/295（2020.01）I;G06F40/30（2020.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 劉曉明;朱皓宬;沈超;周亞東;郭俊波 申請（專利權(quán)）人 人民網(wǎng)股份有限公司
代理機構(gòu) 西安智大知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 代理人 段俊濤
地址 100035北京市西城區(qū)新街口外大街28號B座234號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 一種基于預(yù)訓(xùn)練模型的級聯(lián)二進制中文實體關(guān)系提取方法，包括：利用預(yù)訓(xùn)練模型Bert將文本的語義及位置信息提取聯(lián)合生成嵌入向量；將關(guān)系建模為主體到客體的一種函數(shù)映射，拋棄了以往主客體同時識別的方式，首先通過對每個字的嵌入向量進行二分類任務(wù)預(yù)測三元組中主體所在的位置，然后在提取關(guān)系及客體的過程中，將文本及主體的聯(lián)合嵌入信息作為輸入，在每種關(guān)系映射之下對每個字的嵌入向量進行二分類任務(wù)預(yù)測三元組中客體所在的位置。本發(fā)明能夠提取出非結(jié)構(gòu)化文本的人物，組織，事件等實體及其之間的多種關(guān)系并有效的解決了三元組之間的重疊問題，預(yù)測結(jié)果準確率高、誤差小，計算復(fù)雜度低，有很高的實用價值。