[发明专利]核心实体标注方法、装置及电子设备有效

专利信息
申请号: 202010042343.X 申请日: 2020-01-15
公开(公告)号: CN111241832B 公开(公告)日: 2023-08-15
发明(设计)人: 王述;任可欣;张晓寒;冯知凡;张扬;朱勇 申请(专利权)人: 北京百度网讯科技有限公司
主分类号: G06F40/289 分类号: G06F40/289;G06F40/30;G06F16/36
代理公司: 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 代理人: 戎郑华
地址: 100085 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 核心 实体 标注 方法 装置 电子设备
【说明书】:

本申请提出一种核心实体标注方法、装置及电子设备,涉及智能搜索技术领域。其中,该方法包括:分别将目标文本进行字向量映射、词向量映射及实体向量映射,获取目标文本分别对应的字向量序列、第一词向量序列及实体向量序列;根据目标文本对应的字向量序列、第一词向量序列及实体向量序列,生成目标文本对应的目标向量序列;利用预设的网络模型对目标向量序列进行编码、解码处理,确定目标文本中每个字符作为核心实体的起始字符概率、及终止字符概率;根据每个字符作为核心实体的起始字符概率、及终止字符概率,确定目标文本的核心实体。由此,通过这种核心实体标注方法,准确提取文本中的核心实体,丰富了文本核心内容的语义信息,通用性好。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域,尤其涉及智能搜索技术领域,提出一种核心实体标注方法、装置及电子设备。

背景技术

随着信息技术的发展,文本数据呈爆炸性增长,面对于海量的文本内容,仅靠人工处理是无法完成从中提取出核心内容的,因此迫切需要计算机技术实现对于文本内容的智能化理解,实现自动化、智能化的文本内容生产、处理和分发推荐。其中,实体理解是文本理解中重要的一环,并且通过核心实体的标注可以延展出对应的实体侧面、话题等其他细粒度的文本理解结果,从而能帮助用户更好的理解网页文本资源或者根据用户的意图推荐更符合用户需求的文本资源。

相关技术中,通常通过提取能够描述短文本核心内容的关键词,来表征短文本的核心内容。但是,由于关键词不一定为实体词,从而使确定的短文本核心内容,缺失语义信息,难以满足不同的应用需求。

发明内容

本申请提出的核心实体标注方法、装置及电子设备,用于解决相关技术中,通过提取短文本的关键词来表征短文本核心内容的方式,由于关键词不一定为实体词,从而使确定的短文本核心内容,缺失语义信息,难以满足不同的应用需求的问题。

本申请一方面实施例提出的核心实体标注方法,包括:分别将目标文本进行字向量映射、词向量映射及实体向量映射,获取所述目标文本分别对应的字向量序列、第一词向量序列及实体向量序列,其中,所述字向量序列包括所述目标文本中每个字符对应的字向量,所述第一词向量序列包括所述目标文本中每个分词对应的词向量,所述实体向量序列包括所述目标文本中每个实体对应的实体向量;根据所述目标文本对应的字向量序列、第一词向量序列及实体向量序列,生成所述目标文本对应的目标向量序列;利用预设的网络模型对所述目标向量序列进行编码、解码处理,确定所述目标文本中每个字符作为核心实体的起始字符概率、及终止字符概率;根据每个字符作为核心实体的起始字符概率、及终止字符概率,确定所述目标文本的核心实体。

本申请另一方面实施例提出的核心实体标注装置,包括:第一获取模块,用于分别将目标文本进行字向量映射、词向量映射及实体向量映射,获取所述目标文本分别对应的字向量序列、第一词向量序列及实体向量序列,其中,所述字向量序列包括所述目标文本中每个字符对应的字向量,所述第一词向量序列包括所述目标文本中每个分词对应的词向量,所述实体向量序列包括所述目标文本中每个实体对应的实体向量;生成模块,用于根据所述目标文本对应的字向量序列、第一词向量序列及实体向量序列,生成所述目标文本对应的目标向量序列;第一确定模块,用于利用预设的网络模型对所述目标向量序列进行编码、解码处理,确定所述目标文本中每个字符作为核心实体的起始字符概率、及终止字符概率;第二确定模块,用于根据每个字符作为核心实体的起始字符概率、及终止字符概率,确定所述目标文本的核心实体。

本申请再一方面实施例提出的电子设备,其包括:至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行如前所述的核心实体标注方法。

本申请又一方面实施例提出的存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机指令用于使所述计算机执行如前所述的核心实体标注方法。

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