[发明专利]一种命名实体提取方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种命名实体提取方法，其特征在于，所述方法包括：

将待提取的第一文本序列输入预先训练完成的命名实体提取模型；基于所述命名实体提取模型进行命名实体提取；

其中，确定所述第一文本序列中每个第一目标文字的第一语义表示向量；

根据每个第一语义表示向量确定所述每个第一目标文字的每个第一标签概率；根据所述每个第一目标文字的每个第一标签概率，确定所述每个第一目标文字的开始边界标签；

将所述每个第一目标文字的第一语义表示向量与对应的每个第一标签概率进行拼接得到第二语义表示向量；根据每个第二语义表示向量确定所述每个第一目标文字的每个第二标签概率；根据所述每个第一目标文字的每个第二标签概率，确定所述每个第一目标文字的结束边界标签；

根据所述每个第一目标文字的开始边界标签和结束边界标签，提取所述第一文本序列中的实体。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一文本序列中每个第一目标文字的第一语义表示向量包括：

根据预先保存的每个文字与向量的对应关系，确定所述第一文本序列中每个第一目标文字的初始向量；

将所述每个第一目标文字的初始向量输入预先训练完成的语义表示子模型，得到所述每个第一目标文字的第一语义表示向量。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个第一语义表示向量确定所述每个第一目标文字的每个第一标签概率包括：

根据所述每个第一语义表示向量与预先确定的第一向量的乘积，确定所述每个第一目标文字的第二向量；将所述每个第一目标文字的第二向量输入预先训练完成的开始边界检测子模型得到所述每个第一目标文字的每个第一标签概率。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个第一目标文字的每个第一标签概率，确定所述每个第一目标文字的开始边界标签包括：

针对所述每个第一目标文字，将该第一目标文字的第一标签概率大于预设的第一阈值的标签作为该第一目标文字的开始边界标签。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每个第二语义表示向量确定所述每个第一目标文字的每个第二标签概率包括：

根据所述每个第二语义表示向量与预先确定的第三向量的乘积，确定所述每个第一目标文字的第四向量；将所述每个第一目标文字的第四向量输入预先训练完成的结束边界检测子模型得到所述每个第一目标文字的每个第二标签概率。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个第一目标文字的每个第二标签概率，确定所述每个第一目标文字的结束边界标签包括：

针对所述每个第一目标文字，将该第一目标文字的第二标签概率大于预设的第二阈值的标签作为该第一目标文字的结束边界标签。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个第一目标文字的开始边界标签和结束边界标签，提取所述第一文本序列中的实体包括：

依次以所述开始边界标签中的每一个标签为第一基准标签，确定所述第一基准标签对应的第一目标文字，在所述结束边界标签中由该第一目标文字起向后查找第一个与所述第一基准标签相同的第二基准标签，将所述第一基准标签和第二基准标签之间的第一目标文字确定为一个实体，该实体的标签类型为所述第一基准标签所代表的类型。

8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述开始边界检测子模型的训练过程包括：

针对训练集中的每个第二文本序列，确定该第二文本序列中的每个第二目标文字的第三语义表示向量，根据所述每个第二目标文字的第三语义表示向量与预先确定的第一向量的乘积，确定所述每个第二目标文字的第五向量；将所述每个第二目标文字的第五向量和所述每个第二目标文字的标签输入开始边界检测子模型，对所述开始边界检测子模型进行训练。