[發(fā)明專利]實(shí)體關(guān)系抽取方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911342897.5
• 申請(qǐng)日: 2019-12-23
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111126067B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-02-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 賈丹丹;張丹;于琳琳;王九碩
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北大方正集團(tuán)有限公司;北京北大方正電子有限公司
• 主分類號(hào): G06F40/295
• 分類號(hào): G06F40/295;G06F40/30;G06F16/33;G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京同立鈞成知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11205
• 代理人: 張子青;臧建明

1.一種實(shí)體關(guān)系抽取方法，其特征在于，包括：

根據(jù)訓(xùn)練語(yǔ)料的實(shí)體信息和關(guān)鍵詞生成正則表達(dá)式；

將所述訓(xùn)練語(yǔ)料進(jìn)行分詞獲得分詞結(jié)果，將所述分詞結(jié)果轉(zhuǎn)換為向量，并將所述向量輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

將所述向量輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一隱藏層，輸出向量集合；

根據(jù)正則表達(dá)式將所述向量集合輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第二隱藏層，輸出向量表達(dá)式；

將所述向量表達(dá)式輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層，輸出實(shí)體關(guān)系類別的概率；

根據(jù)所述實(shí)體關(guān)系類別的概率對(duì)實(shí)體信息進(jìn)行關(guān)系抽取；

所述根據(jù)訓(xùn)練語(yǔ)料的實(shí)體信息和關(guān)鍵詞生成正則表達(dá)式，包括：

通過(guò)對(duì)訓(xùn)練語(yǔ)料進(jìn)行分詞，獲得候選關(guān)鍵詞；

通過(guò)對(duì)所述候選關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類，獲得聚類結(jié)果；

對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行篩選處理類別關(guān)鍵詞；

根據(jù)訓(xùn)練語(yǔ)料的實(shí)體信息和所述類別關(guān)鍵詞生成正則表達(dá)式。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述分詞結(jié)果輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一隱藏層，輸出向量集合，包括：

將所述分詞結(jié)果輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一隱藏層，根據(jù)所述第一隱藏層中的參數(shù)輸出向量集合，其中，所述參數(shù)包括輸入門參數(shù)、遺忘門參數(shù)、細(xì)胞狀態(tài)參數(shù)和輸出門參數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過(guò)對(duì)訓(xùn)練語(yǔ)料進(jìn)行分詞，獲得候選關(guān)鍵詞，包括：

通過(guò)對(duì)訓(xùn)練語(yǔ)料進(jìn)行分詞；

利用TF-IDF算法對(duì)所述分詞結(jié)果進(jìn)行過(guò)濾，獲得候選關(guān)鍵詞。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過(guò)對(duì)所述候選關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類，獲得類別關(guān)鍵詞，包括：

利用word2vec算法對(duì)所述候選關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類，獲得類別關(guān)鍵詞。

5.一種實(shí)體關(guān)系抽取裝置，其特征在于，包括：

生成模塊，用于根據(jù)訓(xùn)練語(yǔ)料的實(shí)體信息和關(guān)鍵詞生成正則表達(dá)式；

分詞模塊，用于將所述訓(xùn)練語(yǔ)料進(jìn)行分詞獲得分詞結(jié)果，將所述分詞結(jié)果轉(zhuǎn)換為向量，并將所述向量輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

第一輸出模塊，用于將所述向量輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一隱藏層，輸出向量集合；

第二輸出模塊，用于根據(jù)正則表達(dá)式將所述向量集合輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第二隱藏層，輸出向量表達(dá)式；

第三輸出模塊，用于將所述向量表達(dá)式輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層，輸出實(shí)體關(guān)系類別的概率；

抽取模塊，用于根據(jù)所述實(shí)體關(guān)系類別的概率對(duì)實(shí)體信息進(jìn)行關(guān)系抽取；

所述生成模塊，具體用于通過(guò)對(duì)訓(xùn)練語(yǔ)料進(jìn)行分詞，獲得候選關(guān)鍵詞；

通過(guò)對(duì)所述候選關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類，獲得聚類結(jié)果；

對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行篩選處理類別關(guān)鍵詞；

根據(jù)訓(xùn)練語(yǔ)料的實(shí)體信息和所述類別關(guān)鍵詞生成正則表達(dá)式。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的實(shí)體關(guān)系抽取裝置，其特征在于，

所述第一輸出模塊，具體用于將所述分詞結(jié)果輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一隱藏層，根據(jù)所述第一隱藏層中的參數(shù)輸出向量集合，其中，所述參數(shù)包括輸入門參數(shù)、遺忘門參數(shù)、細(xì)胞狀態(tài)參數(shù)和輸出門參數(shù)。

7.一種服務(wù)器，其特征在于，包括：至少一個(gè)處理器和存儲(chǔ)器；

所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令；

所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令，使得所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1至4任一項(xiàng)所述的實(shí)體關(guān)系抽取方法。

8.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令，當(dāng)處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令時(shí)，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至4任一項(xiàng)所述的實(shí)體關(guān)系抽取方法。