[發(fā)明專利]事件關(guān)系的生成方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010616899.5 | 申請日： | 2020-06-30 |
| 公開（公告）號： | CN111967256B | 公開（公告）日： | 2023-08-04 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 鐘尚儒;陳玉光;彭衛(wèi)華 | 申請（專利權(quán)）人： | 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/36 | 分類號： | G06F16/36;G06F16/35;G06F40/30;G06F40/289;G06F40/253;G06N3/0464;G06N3/0475 |
| 代理公司： | 北京清亦華知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 白雪靜 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 事件 關(guān)系 生成 方法 裝置 電子設(shè)備 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種事件關(guān)系的生成方法，包括：
獲取事件對，其中，所述事件對包括第一事件語句和第二事件語句；
對所述第一事件語句按照語法順序進(jìn)行事件提取以生成第一粒度詞序列，并對所述第一粒度詞序列進(jìn)行向量轉(zhuǎn)換以生成所述第一粒度詞序列向量；以及對所述第一事件語句按照事件論元進(jìn)行事件提取以生成第二粒度詞序列，并對所述第二粒度詞序列進(jìn)行向量轉(zhuǎn)換以生成所述第二粒度詞序列向量，并根據(jù)所述第二事件語句生成第三粒度詞序列向量和第四粒度詞序列向量；
根據(jù)所述第一粒度詞序列向量和所述第二粒度詞序列向量生成第一融合向量，并根據(jù)所述第三粒度詞序列向量和所述第四粒度詞序列向量生成第二融合向量；以及
根據(jù)所述第一融合向量和所述第二融合向量確定所述第一事件和所述第二事件之間的事件關(guān)系。
2.如權(quán)利要求1所述的事件關(guān)系的生成方法，其中，所述根據(jù)所述第二事件語句生成第三粒度詞序列和第四粒度詞序列，包括：
對所述第二事件語句按照語法順序進(jìn)行事件提取以生成所述第三粒度詞序列，并對所述第三粒度詞序列進(jìn)行向量轉(zhuǎn)換以生成所述第三粒度詞序列向量；以及
對所述第二事件語句按照事件論元進(jìn)行事件提取以生成所述第四粒度詞序列，并對所述第四粒度詞序列進(jìn)行向量轉(zhuǎn)換以生成所述第四粒度詞序列向量。
3.如權(quán)利要求1所述的事件關(guān)系的生成方法，其中，所述根據(jù)所述第一粒度詞序列向量和所述第二粒度詞序列向量生成第一融合向量，包括：
根據(jù)所述第一粒度詞序列向量和所述第二粒度詞序列向量，生成所述第一事件語句的特征向量；
獲取事件關(guān)系圖；所述事件關(guān)系圖中包含各事件語句，以及連接不同事件語句的邊；所述連接不同事件語句的邊用于指示所連接的不同事件語句間存在事件關(guān)系；
根據(jù)所述事件關(guān)系圖，確定和所述第一事件語句通過邊連接的目標(biāo)事件語句；
將所述第一事件語句的特征向量和所述目標(biāo)事件語句的特征向量，輸入圖學(xué)習(xí)模型，以得到所述第一事件語句的第一融合向量。
4.如權(quán)利要求1所述的事件關(guān)系的生成方法，其中，所述根據(jù)所述第三粒度詞序列向量和所述第四粒度詞序列向量生成第二融合向量，包括：
根據(jù)所述第三粒度詞序列向量和所述第四粒度詞序列向量，生成所述第二事件語句的特征向量；
獲取事件關(guān)系圖；所述事件關(guān)系圖中包含各事件語句，以及連接不同事件語句的邊；所述連接不同事件語句的邊用于指示所連接的不同事件語句間存在事件關(guān)系；
根據(jù)所述事件關(guān)系圖，確定和所述第二事件語句通過邊連接的目標(biāo)事件語句；
將所述第二事件語句的特征向量和所述目標(biāo)事件語句的特征向量，輸入圖學(xué)習(xí)模型，以得到所述第二事件語句的第二融合向量。
5.如權(quán)利要求1所述的事件關(guān)系的生成方法，其中，所述根據(jù)所述第一融合向量和所述第二融合向量確定所述第一事件和所述第二事件之間的事件關(guān)系，包括：
對所述第一融合向量和所述第二融合向量進(jìn)行拼接以生成第三融合向量；以及
根據(jù)所述第三融合向量確定所述事件關(guān)系。
6.一種事件關(guān)系的生成裝置，包括：
獲取模塊，用于獲取事件對，其中，所述事件對包括第一事件語句和第二事件語句；
第一生成模塊，用于對所述第一事件語句按照語法順序進(jìn)行事件提取以生成第一粒度詞序列，并對所述第一粒度詞序列進(jìn)行向量轉(zhuǎn)換以生成所述第一粒度詞序列向量；以及對所述第一事件語句按照事件論元進(jìn)行事件提取以生成第二粒度詞序列，并對所述第二粒度詞序列進(jìn)行向量轉(zhuǎn)換以生成所述第二粒度詞序列向量，并根據(jù)所述第二事件語句生成第三粒度詞序列向量和第四粒度詞序列向量；
第二生成模塊，用于根據(jù)所述第一粒度詞序列向量和所述第二粒度詞序列向量生成第一融合向量，并根據(jù)所述第三粒度詞序列向量和所述第四粒度詞序列向量生成第二融合向量；
確定模塊，用于根據(jù)所述第一融合向量和所述第二融合向量確定所述第一事件和所述第二事件之間的事件關(guān)系。
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