[发明专利]一种文本处理方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种文本处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获得交互文本，所述交互文本包含多个交互语句；

获得所述交互语句中的二元组，所述二元组包括实体词和触发词；

获得所述二元组所在的交互语句的上下文语句中对应的至少一项人物关系描述词；

至少将所述二元组与其对应的至少一项人物关系描述词输入到预先训练的多分类模型中，以得到所述多分类模型输出的所述二元组对应的目标人物关系描述词；所述二元组中的实体词和触发词与所述二元组对应的目标人物关系描述词组成所述交互语句对应的三元组；

其中，所述多分类模型利用至少P个具有二元组标签的第一语句样本训练得到，所述第一语句样本至少还具有所述二元组标签在所述第一语句样本的上下文语句中对应的人物关系描述词标签，P为所述人物关系描述词的种类个数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获得所述交互语句中的二元组，包括：

将所述交互语句输入到预先训练的序列标注模型中，以得到所述序列标注模型所输出的二元组；

其中，所述序列标注模型利用至少两个具有实体词标签和触发词标签的第二语句样本训练得到。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获得所述二元组所在的交互语句的上下文语句中对应的至少一项人物关系描述词，通过以下任意一种或任意多种方式实现：

在所述二元组在所述交互文本中对应的语句索引中，获得至少一项人物关系描述词；

在所述交互文本中，获得与所述二元组间隔最近的至少一项人物关系描述词；

在所述交互文本中的与所述二元组所在的交互语句前后相邻的交互语句中，获得至少一项人物关系描述词；

在所述交互文本中的在所述二元组所在的交互语句之前的交互语句中，获得至少一项人物关系描述词。

4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获得所述二元组中的实体词的属性特征和所述二元组在语法树中的人物主语描述词；

其中，至少将所述二元组与其对应的至少一项人物关系描述词输入到预先训练的多分类模型中，以得到所述多分类模型输出的所述二元组对应的目标人物关系描述词，包括：

将所述二元组与其对应的至少一项人物关系描述词、所述属性特征及所述任务主语描述词输入到预先训练的多分类模型中，以得到所述多分类模型输出的所述二元组对应的目标人物关系描述词。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述三元组根据其中的目标人物关系描述词进行聚合，以使得具有相同的所述目标人物关系描述词的三元组处于同一三元组集合。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述三元组中还具有所述目标人物关系描述词对应的置信度值；

其中，所述方法还包括：

将所述三元组集合中的三元组所对应的置信度值进行加和，以得到所述目标人物关系描述词对应的分值；

获得满足阈值条件的分值对应的目标三元组集合，所述目标三元组集合表征所述目标人物关系描述词对应的用户的用户画像信息。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述三元组集合中的三元组按照所述三元组对应的时间属性进行排列。