[发明专利]一种基于注意力机制的实体关系联合抽取方法和系统有效
| 申请号： | 201910048837.6 | 申请日： | 2019-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN109902145B | 公开（公告）日： | 2021-04-20 |
| 发明（设计）人： | 虎嵩林;周艳;黄龙涛;韩冀中 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/36;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于注意力机制的实体关系联合抽取方法和系统。该方法的步骤包括：将训练数据中标注的实体和关系的三元组，转化为每个词对应一个预定义类型的标签的形式；将训练数据的句子中的每个词映射成对应的词向量，输入基于注意力机制的神经网络模型，并通过反向传播算法进行训练，得到标签预测模型；将需进行实体关系抽取的句子输入训练完成的标签预测模型，预测出每个词对应的标签，根据标签和三元组中每个词的对应关系，得到句子中存在的实体关系三元组。该系统包括预处理模块、模型训练模块和结果处理模块。本发明通过更有效的利用句子中的关键信息，提升了关系实体联合抽取的性能，具有良好的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 机制 实体 关系 联合 抽取 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于注意力机制的实体关系联合抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：将训练数据中标注的实体和关系的三元组，转化为每个词对应一个预定义类型的标签的形式；将训练数据的句子中的每个词映射成对应的词向量，输入基于注意力机制的神经网络模型，并通过反向传播算法进行训练，得到标签预测模型；将需进行实体关系抽取的句子输入训练完成的标签预测模型，预测出每个词对应的标签，根据标签和三元组中每个词的对应关系，得到句子中存在的实体关系三元组。
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