[发明专利]一种基于增量学习和多模型融合的中文实体关系抽取方法有效
| 申请号： | 202110091226.7 | 申请日： | 2021-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN112749549B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 金康荣;胡岩峰;刘洋;时聪;顾爽;刘午凌;付啟明 | 申请（专利权）人： | 中国科学院电子学研究所苏州研究院 |
| 主分类号： | G06F40/211 | 分类号： | G06F40/211;G06F40/253;G06F40/295;G06F40/30;G06F40/194;G06F16/35;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 封睿 |
| 地址： | 215000 江苏省苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提出了一种基于增量学习和多模型融合的中文实体关系抽取方法，预训练词向量模型、实体识别模型和依存句法分析模型，并初始化关系数据簇；获取扩充关系数据簇的增量学习样本集，利用实体识别模型得到样本的实体集合，利用依存句法分析模型提取样本中每句句子的主语、谓语和宾语，利用词向量模型将句子中的谓语转换为词向量，投射到关系数据簇中，然后通过增量学习的方式不断扩充每个关系数据簇的数据量，最终得到扩充完成的关系数据簇；获取中文实体关系抽取的测试样本集，结合预训练模型和扩充完成的关系数据簇，确定测试样本对应的关系数据种类，完成中文实体关系抽取。本发明不需要大量人工标注，扩展能力强，泛化度高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 增量 学习 模型 融合 中文 实体 关系 抽取 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院电子学研究所苏州研究院，未经中国科学院电子学研究所苏州研究院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110091226.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
