[发明专利]一种半开放信息抽取的方法及装置在审

专利信息
申请号: 202011502018.3 申请日: 2020-12-18
公开(公告)号: CN112651234A 公开(公告)日: 2021-04-13
发明(设计)人: 柳厅文;郁博文;王玉斌;张振宇;亚静 申请(专利权)人: 中国科学院信息工程研究所
主分类号: G06F40/253 分类号: G06F40/253;G06F40/30;G06F40/117;G06F40/169;G06F40/247
代理公司: 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 代理人: 李文涛
地址: 100093 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 半开 信息 抽取 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种半开放信息抽取的方法,其特征在于,包括以下步骤:

将目标实体和无结构文本前后拼接,构成组合文本,处理得到融入目标实体语义的文本表示序列,该表示序列中目标实体位置的表示作为条件向量对其他位置的词表示进行条件层正则化,得到目标实体感知的上下文表示;

将目标实体感知的上下文表示作为共享特征,为后续的谓语抽取、宾语抽取和边界对齐这三个子任务生成特定的私有表示;

对谓语抽取的私有表示进行一次标注,得到以每个词为起始词开始的所有谓语片段,并通过递归的片段组合得到所有的谓语;

对宾语抽取的私有表示进行一次标注,得到以每个词为起始词开始的所有宾语片段,并通过递归的片段组合得到所有的宾语;

对边界对齐的私有表示中的各个词项进行两两组合,构成词对矩阵,对词对矩阵中的每个位置分配一个标签,产生每个谓语,宾语元组的开始位置对PS-OS标签和结束位置对PE-OE标签;

对抽取得到的谓语和宾语进行两两组合,通过判断谓语和宾语的起始位置组合和结束位置组合是否在边界对齐矩阵中找到对应的PS-OS和PE-OE标签,如果找到,则保留谓语,宾语元组并作为输出的关系知识。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,每个子任务的私有表示作为查询向量对其他子任务的私有表示进行自注意力操作,得到关于当前子任务的其他子任务表示,并与当前子任务的私有表示拼接,作为后续的三个子任务的输入,以此建立三个子任务之间的相互依赖关系。

3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在对边界对齐的私有任务的标注中,对词对矩阵中的每个位置分配标签时,还产生不属于PS-OS和PE-OE标签的所有词对O标签。

4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在对宾语抽取的私有表示进行标注中,还标注同义词、下位词和描述语句,作为最终输出的关系知识的一部分。

5.一种半开放信息抽取的装置,其特征在于,包括:

目标实体感知的编码器,用于处理目标实体和无结构文本前后拼接构成的组合文本,得到融入目标实体语义的文本表示序列,该表示序列中目标实体位置的表示作为条件向量对其他位置的词表示进行条件层正则化,得到目标实体感知的上下文表示;

协同学习模块,用于将目标实体感知的上下文表示作为共享特征,为后续的谓语抽取、宾语抽取和边界对齐这三个子任务生成特定的私有表示;

谓语抽取器,用于对谓语抽取的私有表示进行一次标注,得到以每个词为起始词开始的所有谓语片段,并通过递归的片段组合得到所有的谓语;

宾语抽取器,用于对宾语抽取的私有表示进行一次标注,得到以每个词为起始词开始的所有宾语片段,并通过递归的片段组合得到所有的宾语;

边界对齐模块,用于对边界对齐的私有表示中的各个词项进行两两组合,构成词对矩阵,对词对矩阵中的每个位置分配一个标签,产生每个谓语,宾语元组的开始位置对PS-OS标签和结束位置对PE-OE标签;

解码模块,用于对抽取得到的谓语和宾语进行两两组合,通过判断谓语和宾语的起始位置组合和结束位置组合是否在边界对齐矩阵中找到对应的PS-OS和PE-OE标签,如果找到,则保留谓语,宾语元组并作为输出的关系知识。

6.如权利要求5所述的装置,其特征在于,目标实体感知的编码器,基于深层预训练表示模型,该模型包括多层可进行交互的Transformer网络。

7.如权利要求5所述的装置,其特征在于,协同学习模块基于卷积神经网络,谓语抽取器和宾语抽取器均基于矩阵标注网络。

8.如权利要求5所述的装置,其特征在于,协同学习模块还用于将每个子任务的私有表示作为查询向量对其他子任务的私有表示进行自注意力操作,得到关于当前子任务的其他子任务表示,并与当前子任务的私有表示拼接,作为后续的三个子任务的输入,以此建立谓语抽取器、宾语抽取器和边界对齐模块之间的相互依赖关系。

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