[发明专利]基于深度学习的实体关系抽取方法、装置及服务器有效

专利信息
申请号: 201711178693.3 申请日: 2017-11-23
公开(公告)号: CN107798136B 公开(公告)日: 2020-12-01
发明(设计)人: 李双婕;史亚冰;梁海金;张扬;李京峰 申请(专利权)人: 北京百度网讯科技有限公司
主分类号: G06F16/36 分类号: G06F16/36;G06F16/33
代理公司: 北京市铸成律师事务所 11313 代理人: 王珺;徐瑞红
地址: 100085 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明提出一种基于深度学习的实体关系抽取方法、装置及服务器,所述方法包括:对待挖掘文本进行预处理,以获取所述待挖掘文本中包含有实体和关系的句子;获取所述句子中存在的实体对组合,以及所述实体对组合存在的候选关系;确定与所述实体对组合对应的候选关系。本发明实施例可以实现:对关系不再进行类别和领域的限定,所有能表征实体之间的关系的任意词性的词语都作为挖掘目标,能更好的刻画实体之间的关系,对于实体也不再局限于限定领域的实体,而是扩展到全量实体和概念,能有效提升知识图谱的连通性。
搜索关键词: 基于 深度 学习 实体 关系 抽取 方法 装置 服务器
【主权项】:
一种基于深度学习的实体关系抽取方法,其特征在于,所述方法包括:对待挖掘文本进行预处理,以获取所述待挖掘文本中包含有实体和关系的句子;获取所述句子中存在的实体对组合,以及所述实体对组合存在的候选关系;确定与所述实体对组合对应的候选关系。
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