[发明专利]实体关系抽取方法及装置

摘要

本发明提供一种实体关系抽取方法及装置。该方法包括：根据人工标注的训练样本集合X0和实体关系对集合ER0，对SE‑LSTM初始化网络进行训练，得到神经网络模型NN0，实体关系对集合ER0为将训练样本集合X0输入到SE‑LSTM网络得到的输出；获取训练样本集合Xi；根据实体关系对集合ER0和关系集合获取实体关系对集合ERi，关系集合根据训练样本集合X0构建，关系集合中的元素为互为重叠的实体关系；根据训练样本集合Xi和实体关系对集合ERi，对SE‑LSTM初始化网络进行轮流训练，得到神经网络模型NNi，并得到由神经网络模型NN0和神经网络模型NNi组成的神经网络模型集合；根据神经网络模型集合进行实体关系抽取。从而，解决了重叠实体关系的抽取问题。

主权项

1.一种实体关系抽取方法，其特征在于，包括：根据人工标注的训练样本集合X₀和实体关系对集合ER₀，对句子嵌入‑长短期记忆网络SE‑LSTM初始化网络进行第一次训练，得到神经网络模型NN₀，其中，所述实体关系对集合ER₀为将所述训练样本集合X₀输入到所述SE‑LSTM网络得到的输出，实体关系对包括一个实体对和实体关系；获取训练样本集合X_i，i＝1…n，所述训练样本集合X_i的元素为训练样本集合X_i‑1的文本中置信度小于第一预设阈值的文本；根据所述实体关系对集合ER₀和关系集合获取实体关系对集合ER_i，i＝1…m，所述关系集合根据所述训练样本集合X₀构建，所述关系集合中的元素为互为重叠的实体关系；根据训练样本集合X_i和实体关系对集合ER_i，对SE‑LSTM初始化网络进行轮流训练，得到神经网络模型NN_i，i＝1…m，并得到由所述神经网络模型NN₀和神经网络模型NN_i组成的神经网络模型集合；根据所述神经网络模型集合进行实体关系抽取。