[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
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: | 本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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