[发明专利]事件主体识别模型优化方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种事件主体识别模型优化方法，其特征在于，待优化的事件主体识别模型包括字符信息提取模块、事件分类模块和主体识别模块，所述方法包括以下步骤：

将各类事件对应的训练文本输入所述字符信息提取模块，提取得到所述训练文本中的字符信息；

将所述字符信息和所述训练文本输入所述事件分类模块进行分类，得到所述训练文本对应的事件分类结果；

将所述事件分类结果、所述字符信息和所述训练文本对应的主体标注输入所述主体识别模块进行识别，得到主体识别损失；

基于所述事件分类结果和所述训练文本对应的事件类型标注计算分类损失，并优化所述主体识别损失和所述分类损失以优化所述事件主体识别模型。

2.如权利要求1所述的事件主体识别模型优化方法，其特征在于，所述字符信息提取模块包括第一语义理解编码器和第一事件编码信息，

所述将各类事件对应的训练文本输入所述字符信息提取模块，提取得到所述训练文本中的字符信息的步骤包括：

将所述训练文本输入所述第一语义理解编码器中进行编码，得到所述训练文本中各字符对应的字符编码信息；

对所述字符编码信息和所述第一事件编码信息进行关联运算得到字符事件关联信息，将所述字符事件关联信息作为所述字符信息。

3.如权利要求1所述的事件主体识别模型优化方法，其特征在于，所述主体识别模块为识别主体和关键词的模块，

所述将所述事件分类结果、所述字符信息和所述训练文本对应的主体标注输入所述主体识别模块进行识别，得到主体识别损失的步骤包括：

获取所述训练文本对应的关键词标注；

将所述事件分类结果、所述字符信息、所述关键词标注和所述主体标注输入所述主体识别模块进行识别，得到主体和关键词识别损失，将所述主体和关键词识别损失作为所述主体识别损失。

4.如权利要求3所述的事件主体识别模型优化方法，其特征在于，所述获取所述训练文本对应的关键词标注的步骤包括：

获取所述训练文本所属事件类型对应的预设种子关键词和备选词；

采用预设词向量模型将所述预设种子关键词和所述备选词分别转换为词向量；

计算所述备选词的词向量与所述预设种子关键词的词向量之间的相似度，并选取相似度大于预设相似度的备选词添加至所述事件类型对应的关键词库；

将所述训练文本与所述关键词库中各关键词进行匹配，以确定所述训练文本中的关键词，并采用所述训练文本中的关键词对所述训练文本进行序列化标注得到所述关键词标注。

5.如权利要求1所述的事件主体识别模型优化方法，其特征在于，所述事件分类模块包括第二语义理解编码器、第二事件编码信息和事件分类器，

所述将所述字符信息和所述训练文本输入所述事件分类模块进行分类，得到所述训练文本对应的事件分类结果的步骤包括：

将所述训练文本输入所述第二语义理解编码器进行编码，得到所述训练文本对应的文本编码信息；

对所述文本编码信息和所述第二事件编码信息进行关联运算得到文本事件关联信息；

将所述字符信息和所述文本事件关联信息输入所述事件分类器，得到所述训练文本对应的事件分类结果。

6.如权利要求5所述的事件主体识别模型优化方法，其特征在于，所述第二事件编码信息包括各类事件对应的编码信息，

所述优化所述主体识别损失和所述分类损失以优化所述事件主体识别模型的步骤之前，还包括：

基于所述第二事件编码信息计算各类事件两两之间编码信息的相似度，并将各相似度相加得到事件编码惩罚值；

所述优化所述主体识别损失和所述分类损失以优化所述事件主体识别模型的步骤包括：

优化所述事件编码惩罚值、所述主体识别损失和所述分类损失以优化所述事件主体识别模型。