[发明专利]上下位关系抽取方法、装置及计算机设备有效
| 申请号： | 201910506671.8 | 申请日： | 2019-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN110196982B | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 郑孙聪;徐程程 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种上下位关系抽取方法、装置及计算机设备，通过增强字词关联性，来抽取语料中的上下位关系信息，无需预先利用规则或词典识别出候选字词，再进行两两判断，而是直接通过预先训练得到的字词关联性增强模型，即标签预测模型，直接获取待抽取语料的上下位标签序列，再通过解析标签序列的信息来获取上下位关系信息。可见，无论待抽取语料中上位词的表述多么复杂多样，本实施例都能够准确且可靠地从待抽取语料识别出上下位关系信息。 | ||
| 搜索关键词： | 下位 关系 抽取 方法 装置 计算机 设备 | ||
【主权项】：
1.一种上下位关系抽取方法，其特征在于，所述方法包括：获取待抽取语料；将待抽取语料输入标签预测模型，得到所述待抽取语料的预测标签序列，所述标签预测模型是基于循环神经网络和自注意力机制，对训练样本进行训练得到，训练样本包括训练语料及所述训练语料包含的上下位关系信息；从所述预测标签序列中，获取上下位关系字词属性对应的目标预测标签，所述上下位关系字词属性包括上位词字词属性和下位词字词属性；由所述待抽取语料中所述目标预测标签对应的字词，构成所述待抽取语料的上下位关系信息。
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