[发明专利]一种基于跨度和知识增强的实体关系联合抽取方法有效
| 申请号： | 202011021524.0 | 申请日： | 2020-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN112214610B | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 张骁雄;刘姗姗;丁鲲;张雨豪;张慧;刘茗;蒋国权;漆桂林;周晓磊 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/35;G06F40/284;G06F40/289;G06F40/205;G06F17/18;G06N3/045;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 江苏瑞途律师事务所 32346 | 代理人： | 韦超峰;金龙 |
| 地址： | 210007 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于跨度和知识增强的实体关系联合抽取方法，属于信息抽取和自然语言处理技术领域。本发明首先构建样本数据集并对数据集进行标注；然后进行实体识别和关系分类，具体地，对标注后的数据，利用预训练语言模型将高维离散空间的词映射到低维连续空间向量；利用基于跨度的模型进行跨度识别、过滤和关系分类；利用基于图的模型将关系分类转化为图分类，引入句法依存关系，从而辅助关系判断分类；对基于跨度的模型的输出结果和基于图的模型的输出结果进行联合训练，识别数据中包含的实体以及实体间的关系。本发明在端到端的神经网络模型中引入依存关系等句法信息，进而有效识别出重叠关系，提升实体关系联合抽取准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 跨度 知识 增强 实体 关系 联合 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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