[发明专利]一种自然语言要素抽取模型的训练方法及装置有效
| 申请号： | 201910243868.7 | 申请日： | 2019-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN109978060B | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 李嘉伟;盛志超 | 申请（专利权）人： | 科大讯飞华南人工智能研究院（广州）有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/205 | 分类号： | G06F40/205;G06N5/02 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 张小娜;王宝筠 |
| 地址： | 511458 广东省广州市南沙区丰泽东路106*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种自然语言要素抽取模型的训练方法及装置，该方法包括：通过利用目标领域的知识图谱中各个节点的目标表示结果，对自然语言要素抽取模型进行训练。由于知识图谱是基于目标领域中大量且全面的理论知识以及应用实例建立的，因而，知识图谱能够全面具体地概括目标领域的相关知识，使得基于知识图谱进行训练的自然语言要素抽取模型能够对目标领域内的要素更敏感，而且，还使得该自然语言要素抽取模型不仅能够通过目标文本的上下文找寻答案应该分布的位置，还能够在一些上下文中的答案信息不那么明显的情况下，准确地找寻答案应该分布的位置，从而提升了自然语言要素抽取模型的要素抽取能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自然语言 要素 抽取 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种自然语言要素抽取模型的训练方法，其特征在于，包括：获取目标领域的知识图谱；生成所述知识图谱中各个节点的目标表示结果，所述目标表示结果携带了对应节点的节点内容的语义信息；利用所述知识图谱中各个节点的目标表示结果，对自然语言要素抽取模型进行训练。
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