[发明专利]联合实体关系抽取的纠纷事件分类方法及其应用

权利要求书

1.联合实体关系抽取的纠纷事件分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

S00、根据纠纷事件字段从纠纷事件库中获取纠纷事件内容；

S10、根据所述纠纷事件内容分别获取纠纷事件内容涉及的人名、第一纠纷事件特征以及第一实体关系特征；

S20、根据所述第一纠纷事件特征和所述第一实体关系特征获取纠纷事件和实体关系的关联性；

S30、根据所述纠纷事件和实体关系的关联性获取包含纠纷事件类别和实体关系关联性的纠纷事件特征；

S40、将所述包含纠纷事件类别和实体关系关联性的纠纷事件特征后接纠纷事件分类层以获取纠纷事件的类别。

2.如权利要求1所述的联合实体关系抽取的纠纷事件分类方法，其特征在于，步骤S10中，将所述纠纷事件内容输入到纠纷事件分类模型获取所述第一纠纷事件特征，该纠纷事件分类模型的训练步骤如下：

S11、采集第一纠纷事件数据，标注所述第一纠纷事件数据的纠纷事件的类别构成纠纷事件分类数据集，按照设定比例将所述纠纷事件分类数据集划分为纠纷事件分类训练数据集和纠纷事件分类验证数据集；

S12、将所述纠纷事件分类训练数据集输入至第一预训练模型迭代训练多次形成所述纠纷事件分类模型的初始版本；

S13、将所述纠纷事件分类验证数据集输入至所述纠纷事件分类模型的初始版本进行预测纠正，直至准确率不再上升得到已训练的所述纠纷事件分类模型。

3.如权利要求2所述的联合实体关系抽取的纠纷事件分类方法，其特征在于，步骤S10中，所述纠纷事件内容和所述纠纷事件内容涉及的人名通过输入至实体关系抽取模型获取所述第一实体关系特征，该实体关系抽取模型的训练步骤如下：

S14、将所述第一纠纷事件数据输入至开源命名实体识别模型提取人名，对所述人名标注实体间的关系，构成纠纷事件实体关系抽取数据集，按照设定比例将所述纠纷事件实体关系抽取数据集划分为纠纷事件实体关系抽取训练数据集和纠纷事件实体关系抽取验证数据集；

S15、将所述纠纷事件实体关系抽取训练数据集输入至第二预训练模型迭代训练多次形成所述实体关系抽取模型的初始版本；

S16、将所述纠纷事件实体关系抽取验证数据集输入至所述实体关系抽取模型的初始版本进行预测纠正，直至准确率不再上升得到已训练的所述实体关系抽取模型。

4.如权利要求1所述的联合实体关系抽取的纠纷事件分类方法，其特征在于，步骤S20中，将所述第一纠纷事件特征和所述第一实体关系特征通过输入到纠纷事件文本特征和实体关系特征注意力模块获取所述纠纷事件和实体关系的关联性，该纠纷事件文本特征和实体关系特征注意力模块使用步骤包括：

S21、将所述第一纠纷事件特征和所述第一实体关系特征输入至第一多层感知机映射至相同的语义空间，得到相同语义空间的第二纠纷事件文本特征和第二实体关系特征；

S22、将所述第二纠纷事件文本特征和所述第二实体关系特征拼接并输入至第二多层感知机获取所述纠纷事件和实体关系的关联性。

5.如权利要求1所述的联合实体关系抽取的纠纷事件分类方法，其特征在于，步骤S30中，所述纠纷事件和实体关系的关联性通过输入至纠纷事件特征和实体关系特征混合模块获取所述包含纠纷事件类别和实体关系关联性的纠纷事件特征，该纠纷事件特征和实体关系特征混合模块使用步骤包括：

S31、将所述纠纷事件和实体关系的关联性乘以所述第一纠纷事件特征，得到包含纠纷事件类别和实体关系关联性的纠纷事件特征。

6.如权利要求3所述的联合实体关系抽取的纠纷事件分类方法，其特征在于，纠纷事件分类训练数据集数据量大于纠纷事件分类验证数据集数据量；纠纷事件实体关系抽取训练数据集数据量大于纠纷事件实体关系抽取验证数据集数据量。