[发明专利]基于神经网络的关系抽取数据生成方法、模型及训练方法有效
| 申请号： | 201910922416.1 | 申请日： | 2019-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN110704547B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 陈栋;齐云飞;付骁弈 | 申请（专利权）人： | 北京明略软件系统有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/28 | 分类号： | G06F16/28;G06F16/36;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超成律师事务所 11646 | 代理人： | 王文红 |
| 地址： | 100000 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供一种基于神经网络的关系抽取数据生成方法、模型及训练方法，所述方法应用于关系抽取数据生成模型，包括：获取由三元组信息确定出的输入信息；根据所述输入信息，确定出多条包含所述三元组信息的文本数据；输出多条所述文本数据中的k条所述文本数据，其中，k为大于1的整数。通过将由三元组信息确定出的输入信息输入关系抽取数据生成模型中，模型确定出多条包含三元组信息的文本数据，并且输出其中的k条文本数据，以此获得k条包含三元组信息的文本数据。因此，可以实现根据一条数据派生出多条包含与该数据一致的三元组信息的文本数据，在节约人工标注的基础上，有效地丰富有监督关系抽取模型的训练数据。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 关系 抽取 数据 生成 方法 模型 训练 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的关系抽取数据生成方法，其特征在于，应用于关系抽取数据生成模型，所述方法包括：/n获取由三元组信息确定出的输入信息；/n根据所述输入信息，确定出多条包含所述三元组信息的文本数据；/n输出多条所述文本数据中的k条所述文本数据，其中，k为大于1的整数。/n
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