[发明专利]一种实体关系抽取方法有效
| 申请号： | 201810455902.2 | 申请日： | 2018-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN108733792B | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 雷凯;陈道源;沈颖 | 申请（专利权）人： | 北京大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳鼎合诚知识产权代理有限公司 44281 | 代理人： | 胡佳炜;郭燕 |
| 地址： | 518055 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种实体关系抽取方法，由于将预处理的信息输入到词语序列神经网络和实体序列神经网络中，分别进行关系抽取，在通过双向知识蒸馏方式使得两个网络相互学习，并集成两个网络的关系预测结果作为最后预测结果输出。由于将预处理信息输入到两个不同的神经网络，两个神经网络同时训练，互相作为对方的老师进行神经网络参数的调整，最终将两个神经网络输出的抽取关系进行加权集成输出，使得两个神经网络以协同的方式去除训练样本中的噪声数据，同时集成了两个不同神经网络各自的优点，实现优化降噪的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 实体 关系 抽取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种实体关系抽取方法,其特征在于，包括：将预处理信息输入到词语序列神经网络抽取第一类的抽取关系；其中所述预处理信息包括若干个句子；将所述预处理信息输入到实体序列神经网络抽取第二类的抽取关系；根据所述第一类的抽取关系和第二类的抽取关系调整所述词语序列神经网络和所述实体序列神经网络的参数；将所述预处理信息输入到参数调整后的所述词语序列神经网络抽取第三类的抽取关系；将所述预处理信息输入到参数调整后的所述实体序列神经网络抽取第四类的抽取关系；将所述第三类的抽取关系和所述第四类的抽取关系加权集成以获取最终的抽取关系。
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