[發(fā)明專利]一種實(shí)體關(guān)系的抽取方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010058018.2 | 申請(qǐng)日: | 2020-01-16 |
| 公開(公告)號(hào): | CN111274394B | 公開(公告)日: | 2022-10-25 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 黃媛;鄧蔚;李智星;林智敏;李子楊;王曉浪 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 重慶郵電大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06F16/36 | 分類號(hào): | G06F16/36;G06F16/35;G06F40/211;G06F40/284;G06K9/62 |
| 代理公司: | 重慶輝騰律師事務(wù)所 50215 | 代理人: | 王海軍 |
| 地址: | 400065 重*** | 國(guó)省代碼: | 重慶;50 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說(shuō)明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 實(shí)體 關(guān)系 抽取 方法 裝置 設(shè)備 存儲(chǔ) 介質(zhì) | ||
1.一種實(shí)體關(guān)系的抽取方法,其特征在于,所述方法包括以下步驟:
1)利用外部的自然語(yǔ)言處理工具獲取終端或服務(wù)器提供的每條語(yǔ)料的句法信息,包括詞性標(biāo)注、句法成分分析以及依存分析;
2)對(duì)每條語(yǔ)料進(jìn)行預(yù)處理,將預(yù)處理后的語(yǔ)料輸入到BERT模型中;獲取每條語(yǔ)料的序列特征向量和語(yǔ)料中每個(gè)字的實(shí)值特征向量;
3)利用步驟1)獲取的詞性標(biāo)注和句法成分,獲取包含實(shí)體對(duì)的完整短句,利用詞向量模型將所述完整短句中每個(gè)字與實(shí)體對(duì)中兩個(gè)實(shí)體各自的依存關(guān)系映射為實(shí)值向量;
步驟301)根據(jù)步驟1)的句法成分分析結(jié)果,去除句子中與關(guān)系標(biāo)簽語(yǔ)義無(wú)關(guān)的成分結(jié)構(gòu)短語(yǔ),得到包含實(shí)體對(duì)的完整句子;
步驟302)在所述包含實(shí)體對(duì)的完整句子上,利用步驟1)獲取的詞性標(biāo)注去除句子中與關(guān)系標(biāo)簽語(yǔ)義無(wú)關(guān)的詞語(yǔ),得到最短的完整短句;
步驟303)利用詞向量模型將所述完整短句中每個(gè)字與實(shí)體對(duì)中兩個(gè)實(shí)體各自的依存關(guān)系映射為第一實(shí)值向量wie1和第二實(shí)值向量wie2;
4)在步驟3)的基礎(chǔ)上采用基于依存分析的字級(jí)別的注意力機(jī)制,獲取局部上下文語(yǔ)義特征向量;
步驟401)將完整短句中n個(gè)字分別對(duì)應(yīng)的隱藏向量w1,w2,...wn輸入到注意力機(jī)制模型中;使用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),基于每個(gè)字與實(shí)體對(duì)的依存關(guān)系,計(jì)算每個(gè)字與實(shí)體對(duì)之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)度,語(yǔ)義關(guān)聯(lián)度的計(jì)算公式如下:gi=tanh(W[wi;wie1;wie2]+b);
其中,gi表示第i個(gè)字與實(shí)體對(duì)的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)度;wi為第i個(gè)字的隱藏向量,wie1為第i個(gè)字和第一實(shí)體之間的依存關(guān)系所映射的實(shí)值向量,wie2為第i個(gè)字和第二實(shí)體之間的依存關(guān)系所映射的實(shí)值向量;
步驟402)將每個(gè)字與實(shí)體對(duì)之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)度g1,g2,...gw依次輸入到softmax激勵(lì)函數(shù),得到最終實(shí)體上下文字的權(quán)重α1,α2,...αw,計(jì)算權(quán)重表示為
步驟403)采用字級(jí)別的注意力機(jī)制,將各個(gè)字對(duì)應(yīng)的隱藏向量通過(guò)加權(quán)求和的方式求取出局部上下文語(yǔ)義特征向量H,表示為
5)獲得實(shí)體對(duì)的平移距離特征向量,將各個(gè)特征向量進(jìn)行融合,從而抽取出的實(shí)體關(guān)系的多粒度特征;
步驟501)實(shí)體由一個(gè)或者多個(gè)字組成,通過(guò)計(jì)算BERT輸出的實(shí)體中各個(gè)字向量的平均值得到實(shí)體對(duì)向量,即第一實(shí)體向量e1和第二實(shí)體向量e2;
步驟502)計(jì)算實(shí)體對(duì)的平移距離特征向量H1=(e1-e2);
步驟503)將語(yǔ)料序列特征向量H0、局部上下文語(yǔ)義特征向量H和實(shí)體對(duì)的平移距離特征向量H1進(jìn)行拼接,并將拼接向量的多粒度特征作為抽取出的實(shí)體關(guān)系特征;
其中,獲得第一實(shí)體向量和第二實(shí)體向量表示如下:
Hi表示BERT輸出的第一實(shí)體的開始向量,Hj表示BERT輸出的第一實(shí)體的終止向量,Hk表示BERT輸出的第二實(shí)體的開始向量,Hm表示BERT輸出的第二實(shí)體的終止向量;
6)將抽取出的實(shí)體關(guān)系的多粒度特征輸入到分類器中進(jìn)行分類,獲取該實(shí)體關(guān)系特征所屬的標(biāo)簽。
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