[发明专利]文本数据处理方法、装置、电子设备和存储介质在审
申请号: | 202011631883.8 | 申请日: | 2020-12-31 |
公开(公告)号: | CN112765330A | 公开(公告)日: | 2021-05-07 |
发明(设计)人: | 谢韬;秦昌博;高倩;邵长东 | 申请(专利权)人: | 科沃斯商用机器人有限公司 |
主分类号: | G06F16/332 | 分类号: | G06F16/332;G06F16/36;G06F40/295 |
代理公司: | 北京太合九思知识产权代理有限公司 11610 | 代理人: | 刘戈;孙明子 |
地址: | 215104 江苏省苏州市苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 文本 数据处理 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种文本数据处理方法,其特征在于,包括:
获取待处理语句中包含的第一命名实体;
由所述待处理语句和包含所述第一命名实体的模板语句,构成所述第一命名实体对应的语句对;
根据所述语句对,生成包含所述第一命名实体的三元组关系。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取待处理语句中包含的第一命名实体,包括:
将所述待处理语句输入序列标注模型,以由所述序列标注模型输出所述待处理语句对应的标注序列;
从输出的所述标注序列中确定所述第一命名实体。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将所述待处理语句输入序列标注模型,包括:
若所述待处理语句包含代词,则根据所述待处理语句的上文语句确定所述代词对应的指代内容;
根据所述指代内容,对所述待处理语句进行补全;
将补全的所述待处理语句输入所述序列标注模型。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述语句对,生成包含所述第一命名实体的三元组关系,包括:
将所述语句对输入生成模型,以由所述生成模型输出所述第一命名实体对应的属性关系序列;
根据所述第一命名实体和所述属性关系序列,生成包含所述第一命名实体的三元组关系,所述属性关系序列包含所述三元组关系中的谓词和第二命名实体。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一命名实体和所述属性关系序列,生成包含所述第一命名实体的三元组关系,包括:
根据所述属性关系序列中词语之间的间隔符,将所述属性关系序列划分为至少一条属性关系;
确定所述至少一条属性关系各自的有效性;
根据有效属性关系和所述第一命名实体,构成包含所述第一命名实体的三元组关系,所述三元组关系与所述有效属性关系数量相同。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述确定所述至少一条属性关系各自的有效性,包括:
若目标属性关系中词语之间的间隔符不满足预设要求,则确定所述目标属性关系无效,所述目标属性关系为所述至少一条属性关系中的任一条属性关系。
7.根据权利要求5或6所述的方法,其特征在于,所述确定所述至少一条属性关系各自的有效性,包括:
根据所述目标属性关系中词语之间的间隔符,识别三元组关系中的谓词和第二命名实体,所述目标属性关系为所述至少一条属性关系中的任一条属性关系;
若所述目标属性关系中的第二命名实体不包含于所述待处理语句中,则确定所述目标属性关系无效。
8.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取样本语句中包含的样本命名实体;
由所述样本语句和包含所述样本命名实体的模板语句,构成所述命名实体对应的样本语句对;
将所述样本语句对输入所述生成模型,以由所述生成模型输出所述样本命名实体对应属性关系序列以及所述属性关系序列对应的预测概率矩阵;
根据所述预测概率矩阵和预设的期望概率矩阵调整所述生成模型的模型参数。
9.一种文本数据处理方法,其特征在于,包括:
获取样本语句中包含的样本命名实体;
由所述样本语句和包含所述样本命名实体的模板语句,构成所述命名实体对应的样本语句对;
将所述样本语句对输入生成模型,以由所述生成模型输出所述样本命名实体对应属性关系序列以及所述属性关系序列对应的预测概率矩阵;
根据所述预测概率矩阵和预设的期望概率矩阵调整所述生成模型的模型参数。
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