[发明专利]一种文本抽取模型训练方法、文本抽取方法及装置有效
| 申请号： | 201910059221.9 | 申请日： | 2019-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN109815341B | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 房平会;范思达;蔺张龙;刘子博 | 申请（专利权）人： | 安徽省泰岳祥升软件有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/34;G16H40/20 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 230088 安徽省合肥市高新区习友路333*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供了一种文本抽取模型训练方法、文本抽取方法及装置。其中，该文本抽取模型训练方法将问题语料和答案语料分别拆分成短问题和短答案，并对短答案的核心句进行标注，从而使用短问题和标注的短答案对文本抽取模型进行训练，实现仅使用少量的问答语料，就能够使训练得到的文本抽取模型的准确率得到大幅度的提升。另外，该文本抽取方法将长问题拆分成短问题，使用文本抽取模型抽取每个短问题的短答案，再将短答案拼接成长答案，从而，最终得到的长答案内容完整，与问题相关性高。由此，本申请实施例解决了现有技术中的从文档资料中抽取问答内容准确率低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 文本 抽取 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种文本抽取模型训练方法，其特征在于，包括：获取问答语料，所述问答语料包含问题语料和答案语料组成的问答对；当根据判断规则确定答案语料为长答案时，将答案语料分解成多个短答案，并为每个短答案设置对应的短问题；抽取短答案的核心句和核心词，并标注核心句，其中，所述核心词用于对文本抽取模型抽取到的短答案进行准确性校验，所述核心词与所述短问题对应；使用短问题和标注有核心句的短答案训练所述文本抽取模型。
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