[发明专利]关系抽取方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品

说明书

本申请公开一种关系抽取方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，该方法包括：在预测待处理文本对应的实体关系序列中的第i个预测字符时，确定生成第i个预测字符所需的表征信息；基于生成第i个预测字符所需的表征信息，确定预设词表中各个参考字符作为第i个预测字符的生成概率；各个待处理字符属于预设词表；基于生成第i个预测字符所需的表征信息与待处理文本中各个待处理字符的表征信息之间的相似度，确定各个待处理字符作为第i个预测字符的指针概率；根据各个参考字符作为第i个预测字符的生成概率以及各个待处理字符作为第i个预测字符的指针概率，从预设词表中确定出第i个预测字符，并将其添加至待处理文本对应的实体关系序列中。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种关系抽取方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品。

背景技术

关系抽取是指从文本中挖掘该文本所包含的实体之间的关系，是自然语言处理(Nature Language processing，NLP)领域中的热点研究问题。例如，存在文本“用户A，1961年9月27日出生于地区a”，该文本包含3个实体，分别为：“用户A”、“1961年9月27日”以及“地区a”；可知，实体“用户A”与“1961年9月27日”之间存在“出生时间”的关系，实体“用户A”与“地区a”之间存在“出生地”的关系；那么，关系抽取旨在从该文本中挖掘得到(用户A，出生时间，1961年9月27日)和(用户A，出生地，地区a)这两个实体关系序列。如何提高从文本中挖掘出该文本所包含的实体之间的关系的准确性是关系抽取领域中的研究重点。

发明内容

本申请实施例提供一种关系抽取方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，可提高从文本中挖掘出该文本所包含的实体之间的关系的准确性。

一方面，本申请实施例提供了一种关系抽取方法，包括：

获取待处理文本中各个待处理字符的表征信息；

在预测所述待处理文本对应的实体关系序列中的第i个预测字符时，确定生成所述第i个预测字符所需的表征信息；i为正整数；

基于所述生成所述第i个预测字符所需的表征信息，确定预设词表中各个参考字符作为所述第i个预测字符的生成概率；所述待处理文本中的各个待处理字符属于所述预设词表；

基于所述生成所述第i个预测字符所需的表征信息与所述各个待处理字符的表征信息之间的相似度，确定所述各个待处理字符作为所述第i个预测字符的指针概率；

根据所述各个参考字符作为所述第i个预测字符的生成概率以及所述各个待处理字符作为所述第i个预测字符的指针概率，从所述预设词表中确定出所述第i个预测字符，并将所述第i个预测字符添加至所述待处理文本对应的实体关系序列中。

一方面，本申请实施例提供了一种关系抽取装置，包括：

表征信息确定单元，用于获取待处理文本中各个待处理字符的表征信息；

所述表征信息确定单元，还用于在预测所述待处理文本对应的实体关系序列中的第i个预测字符时，确定生成所述第i个预测字符所需的表征信息；i为正整数；

概率确定单元，用于基于所述生成所述第i个预测字符所需的表征信息，确定预设词表中各个参考字符作为所述第i个预测字符的生成概率；所述待处理文本中的各个待处理字符属于所述预设词表；

所述概率确定单元，还用于基于所述生成所述第i个预测字符所需的表征信息与所述各个待处理字符的表征信息之间的相似度，确定所述各个待处理字符作为所述第i个预测字符的指针概率；

字符确定单元，用于根据所述各个参考字符作为所述第i个预测字符的生成概率以及所述各个待处理字符作为所述第i个预测字符的指针概率，从所述预设词表中确定出所述第i个预测字符，并将所述第i个预测字符添加至所述待处理文本对应的实体关系序列中。