[发明专利]一种关键信息抽取方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种关键信息抽取方法，其特征在于，包括：

获取待抽取关键信息的目标文本；

从所述目标文本中获取关键信息特征序列，其中，所述关键信息特征序列能够表征所述目标文本中的关键信息；

根据所述目标文本和所述关键信息特征序列，确定具有特定语义和特定结构的目标关键信息；

所述从所述目标文本中获取关键信息特征序列，包括：

通过序列标注的形式标注出所述目标文本中的关键信息，并获取表征所述目标文本中的关键信息的关键信息特征序列；

所述根据所述目标文本和所述关键信息特征序列，确定具有特定语义和特定结构的目标关键信息，包括：

通过对所述目标文本和所述关键信息特征序列进行逻辑推理，确定具有特定语义和特定结构的目标关键信息，其中，进行逻辑推理的过程为执行序列到序列的任务的过程。

2.根据权利要求1所述的关键信息抽取方法，其特征在于，所述从所述目标文本中获取关键信息特征序列，包括：

通过预先建立的关键信息抽取模型中的关键信息特征提取部分，从所述目标文本中提取所述关键信息特征序列；

其中，所述关键信息特征序列中包括所述目标文本中每个字对应的关键信息特征，一个字对应的关键信息特征能够表征该字是否为关键信息。

3.根据权利要求2所述的关键信息抽取方法，其特征在于，所述通过预先建立的关键信息抽取模型中的关键信息特征提取部分，从所述目标文本中提取所述关键信息特征序列，包括：

通过所述关键信息特征提取部分中的字嵌入表示模块，确定所述目标文本对应的字向量序列，其中，所述字向量序列中包括所述目标文本中每个字的字嵌入表示向量；

通过所述关键信息特征提取部分中的关键信息特征确定模块和所述目标文本对应的字向量序列，判别所述目标文本中的每个字是否为关键信息，并根据判别结果获得能够表征所述目标文本中的每个字是否为关键信息的关键信息特征序列。

4.根据权利要求2所述的关键信息抽取方法，其特征在于，所述根据所述目标文本和所述关键信息特征序列，确定具有特定语义和特定结构的目标关键信息，包括：

通过预先建立的关键信息抽取模型中的关键信息确定部分，以及所述目标文本和所述关键信息特征序列，确定具有特定语义和特定结构的目标关键信息。

5.根据权利要求4所述的关键信息抽取方法，其特征在于，所述通过预先建立的关键信息抽取模型中的关键信息确定部分，以及所述目标文本和所述关键信息特征序列，确定具有特定语义和特定结构的目标关键信息，包括：

通过所述关键信息确定部分中的编码模块，将所述目标文本编码为包含上下文信息的特征序列；

将通过所述编码模块编码得到的特征序列与所述关键信息特征序列进行拼接，获得拼接后的特征序列；

通过所述关键信息确定部分中的解码模块，确定所述拼接后的特征序列中每个特征的注意力权重，并根据所述拼接后的特征序列和所述拼接后的特征序列中每个特征的注意力权重，确定所述目标关键信息。

6.根据权利要求3所述的关键信息抽取方法，其特征在于，所述关键信息特征提取部分中的字嵌入表示模块由稠密卷积神经网络根据大量训练文本训练得到，所述关键信息特征确定模块为双向长短时记忆网络。