[发明专利]一种基于预训练语言模型的实体关系抽取方法及装置在审
| 申请号： | 202210161990.1 | 申请日： | 2022-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN114661913A | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 聂再清 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F40/295;G06F40/186 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 孟省 |
| 地址： | 100084 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于预训练语言模型的实体关系抽取方法及装置。该方法包括：基于种子知识从待抽取知识文本库获取相应的候选模板；对所述候选模板进行排序及筛选，确定Prompt模板；基于所述Prompt模板生成的提示文本、预训练语言模型以及Prompt Tuning方式对原始输入信息进行实体知识挖掘，获得相应的实体知识；将所述实体知识作为新的种子知识，利用所述新的种子知识进行挖掘以产生新的候选模板，并基于所述新的候选模板进行循环迭代处理，获得循环迭代处理过程中输出的知识挖掘结果。本发明提供的基于预训练语言模型的实体关系抽取方法，能够降低Prompt模板的标注成本，有效提高知识挖掘的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 训练 语言 模型 实体 关系 抽取 方法 装置 | ||
【主权项】：
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