[發(fā)明專利]一種基于多種語言的實體關(guān)系抽取方法及服務(wù)器有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710322534.X | 申請日： | 2017-05-09 |
| 公開（公告）號： | CN107273349B | 公開（公告）日： | 2019-11-22 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 孫茂松;林衍凱;劉知遠(yuǎn) | 申請（專利權(quán)）人： | 清華大學(xué) |
| 主分類號： | G06F17/27 | 分類號： | G06F17/27;G06F16/36 |
| 代理公司： | 11002 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 | 代理人： | 王瑩<國際申請>=<國際公布>=<進(jìn)入國 |
| 地址： | 100084 北京市海*** | 國省代碼： | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 多種 語言 實體 關(guān)系 抽取 方法 服務(wù)器 | ||
1.一種基于多種語言的實體關(guān)系抽取方法，其特征在于，包括：
在多種語言中獲取待抽取關(guān)系的兩個實體以及在每種語言中第一預(yù)設(shè)數(shù)量的與所述兩個實體相關(guān)的句子，并構(gòu)建每個與所述兩個實體相關(guān)的句子的向量表示；
根據(jù)某一種語言中每個與所述兩個實體相關(guān)的句子的向量表示以及預(yù)設(shè)的所述兩個實體間的關(guān)系的向量表示，獲得所述某一種語言中與所述兩個實體相關(guān)的句子相對于所述多種語言中任意一種語言的綜合向量表示；
根據(jù)各個所述綜合向量表示以及預(yù)先建立的關(guān)系抽取模型，在所述預(yù)設(shè)的所述兩個實體間的關(guān)系中抽取所述兩個實體間的關(guān)系；
所述根據(jù)某一種語言中每個與所述兩個實體相關(guān)的句子的向量表示以及預(yù)設(shè)的所述兩個實體間的關(guān)系的向量表示，獲得所述某一種語言中與所述兩個實體相關(guān)的句子相對于所述多種語言中任意一種語言的綜合向量表示，包括：
采用語言選擇注意力機(jī)制獲得所述綜合向量表示，其中：
根據(jù)公式計算獲得語言j中所有與所述兩個實體相關(guān)的句子相對于語言k的綜合向量表示Sjk，其中，所述語言j與所述語言k是所述多種語言中的任意一種語言，表示所述語言j中第i個與所述兩個實體相關(guān)的句子的向量表示相對于所述語言k的語言選擇注意力權(quán)重，為語言j中的與所述兩個實體相關(guān)的第i句子的向量表示，i為正整數(shù)，n等于所述第一預(yù)設(shè)數(shù)量；
根據(jù)公式計算獲得所述語言選擇注意力權(quán)重其中，表示所述語言j中第i個與所述兩個實體相關(guān)的句子的向量表示與所述預(yù)設(shè)的所述兩個實體間的關(guān)系之間的關(guān)聯(lián)程度；
根據(jù)公式計算獲得所述關(guān)聯(lián)程度其中，r為所述預(yù)設(shè)的所述兩個實體間的關(guān)系的向量表示。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述構(gòu)建每個與所述兩個實體相關(guān)的句子的向量表示包括：
分別構(gòu)建所述句子中每個詞的詞向量，所述詞向量為所述詞的內(nèi)容向量和位置向量的拼接；
根據(jù)所述句子對應(yīng)的所有詞向量，獲得所述句子的向量表示。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)各個所述綜合向量表示以及預(yù)設(shè)的關(guān)系抽取模型，在所述預(yù)設(shè)的所述兩個實體間的關(guān)系中抽取所述兩個實體間的關(guān)系包括：
根據(jù)各個所述綜合向量表示以及所述關(guān)系抽取模型，計算獲得所述兩個實體間關(guān)系的評分值；
若判斷獲知所述評分值大于預(yù)設(shè)值，則獲取與所述評分值對應(yīng)的所述兩個實體之間的關(guān)系。
4.根據(jù)權(quán)利要求1至3任一項所述的方法，其特征在于，建立所述關(guān)系抽取模型的步驟包括：
在所述多種語言中，獲取第二預(yù)設(shè)數(shù)量的實體對，所述第二預(yù)設(shè)數(shù)量的實體對中包括所述兩個實體；
在每種語言中，獲得第三預(yù)設(shè)數(shù)量的與每個實體對相關(guān)的句子，并構(gòu)建每個與所述每個實體對相關(guān)的句子的向量表示；
根據(jù)所述某一種語言中每個與所述每個實體對相關(guān)的句子的向量表示以及所述預(yù)設(shè)的每個實體對間的關(guān)系的向量表示，獲得所述某一種語言中與所述每個實體對相關(guān)的句子相對于所述多種語言中任一種語言的綜合向量表示；
根據(jù)所述第二預(yù)設(shè)數(shù)量的實體對對應(yīng)的所述綜合向量表示以及設(shè)定的評分函數(shù)，采用隨機(jī)梯度下降算法最大化所述評分函數(shù)，獲得所述關(guān)系抽取模型。
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