[发明专利]信息抽取模型的训练方法、装置及信息抽取方法、装置有效
| 申请号： | 201910949352.4 | 申请日： | 2019-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN110765774B | 公开（公告）日： | 2021-09-17 |
| 发明（设计）人： | 王思睿;孙佳宝;张富峥;王仲远 | 申请（专利权）人： | 北京三快在线科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/30;G06F16/36;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市隆安律师事务所 11323 | 代理人： | 权鲜枝 |
| 地址： | 100190 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了信息抽取模型的训练方法、装置及信息抽取方法、装置。信息抽取模型的训练方法包括：对训练数据进行预处理；训练数据为训练文本集，各训练文本均标注有实体标注信息和关系标注信息；根据预处理后的训练数据，训练实体抽取层学习实体表示，以及训练关系抽取层学习关系的上下文表示；根据学习到的实体表示和关系的上下文表示，训练关系抽取层学习实体增强的关系表示；根据学习到的实体增强的关系表示，训练关系抽取层学习关系分类。有益效果在于，训练出的端到端的模型中，关系抽取层学习到了两层的关系表示，从而让模型更好的学习到关系和实体的信息，更好地提取到关系特征，使关系抽取的准确率、召回率都有大幅度提升。 | ||
| 搜索关键词： | 信息 抽取 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种信息抽取模型的训练方法，其特征在于，所述信息抽取模型包括实体抽取层和关系抽取层，所述方法包括：/n对训练数据进行预处理；所述训练数据为训练文本集，各训练文本均标注有实体标注信息和关系标注信息；/n根据预处理后的训练数据，训练实体抽取层学习实体表示，以及训练关系抽取层学习关系的上下文表示；/n根据学习到的实体表示和关系的上下文表示，训练关系抽取层学习实体增强的关系表示；/n根据学习到的实体增强的关系表示，训练关系抽取层学习关系分类。/n
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