[发明专利]一种基于ERNIE的远程监督关系抽取的降噪方法有效
| 申请号： | 201911345927.8 | 申请日： | 2019-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN111125364B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 蔡毅;于洋 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/211;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 裴磊磊 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于ERNIE的远程监督关系抽取的降噪方法，包括步骤：通过将训练集中的各个包中的所有的句子合并成长句并打上相应包的关系标签；将得到的新的长句数据集去训练一个基于预训练语言模型ERNIE的二分类器；利用训练后的二分类器对训练集进行重构，得到新的降噪后的训练集；用新的降噪后的训练集去训练基于预训练语言模型ERNIE的PCNN_ATT模型；将测试集合并成长句，再用训练好的模型对测试集中的包的标签进行预测。本发明能够使得关系预测的效果得到显著的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 ernie 远程 监督 关系 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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