[发明专利]基于生成对抗网络的关系抽取方法有效
| 申请号： | 201711063765.X | 申请日： | 2017-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN107943784B | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 刘兵;蒋方玲;蒋黎明;龚向坚 | 申请（专利权）人： | 南华大学 |
| 主分类号： | G06F40/211 | 分类号： | G06F40/211;G06N5/02 |
| 代理公司： | 长沙永星专利商标事务所(普通合伙) 43001 | 代理人： | 周咏;米中业 |
| 地址： | 421001 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成对抗网络的关系抽取方法，包括准备训练文本和待分析文本；对训练文本和待分析文本进行分词和句法分析；将得到的分词和句法分析结果转换为句法分析树图像；对生成器和判别器进行训练得到生成对抗网络模型；采用生成对抗网络对待分析文本进行关系抽取。本发明简化了其他基于深度学习方法的输入数据处理过程，放弃了相对繁琐的向量化过程，输入数据处理相对简单，利用的特征相对目前基于深度学习的关系抽取方法更丰富，关系识别过程模拟人的思维模式，将生成对抗网络应用到关系抽取中，充分发挥生成对抗网络的自动学习图像中特征的能力，提高关系抽取的效果，而且方法简单可靠。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 生成 对抗 网络 关系 抽取 方法 | ||
【主权项】：
一种基于生成对抗网络的关系抽取方法，包括如下步骤：S1.准备训练文本和待分析文本；所述训练文本中的实体和实体间的关系已经标注，待分析文本中的实体已经进行了标注；S2.采用自然语言处理工具对训练文本和待分析文本进行分词和句法分析；S3.采用图形绘制工具将步骤S2得到的分词和句法分析结果转换为句法分析树图像；S4.采用步骤S3得到的训练文本的句法分析树图像和标注的文本中实体间的关系，对生成器和判别器进行相互竞争的迭代训练，从而得到训练好的生成对抗网络模型；S5.采用步骤S4得到的生成对抗网络，输入步骤S3获取的待分析文本的句法分析树图像，对待分析文本进行关系抽取。
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