[發明專利]命名實體識別方法和命名實體識別裝置

在審

• 申請號: 202011074537.4
• 申請日: 2020-10-09
• 公開（公告）號: CN114330341A
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: 揭展明;邴立東
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06F40/295
• 分類號: G06F40/295;G06F40/205;G06F16/31
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 冀曉愷

1.一種命名實體識別方法，用于對包含至少兩個詞的輸入文本進行命名實體識別，其特征在于，所述方法包括：

解析所述輸入文本，獲得所述輸入文本對應的多個候選依存樹結構；

從所獲得的多個候選依存樹結構中利用推斷的方式獲得所述輸入文本對應的目標依存樹結構；

將所述輸入文本和所述輸入文本對應的目標依存樹結構輸入命名實體識別模型組件，獲得所述輸入文本對應的命名實體序列。

2.根據權利要求1所述的命名實體識別方法，其特征在于，所述解析所述輸入文本，獲得所述輸入文本對應的多個候選依存樹結構的步驟包括：

獲得所述輸入文本對應的詞嵌入信息和上下文表示信息；

根據所述詞嵌入信息和所述上下文表示信息獲得輸入文本對應的詞表示信息；

將所述詞表示信息輸入依存關系解析器，獲取多個候選依存樹；

其中，所述多個候選依存樹分別對應依存性邊際評分。

3.根據權利要求2所述的命名實體識別方法，其特征在于，所述將所述詞表示信息輸入依存關系解析器，獲取多個候選依存樹的步驟中，所述依存關系解析器包括潛在的Biaffine依存樹解析器。

4.根據權利要求1所述的命名實體識別方法，其特征在于，所述從所獲得的多個候選依存樹結構中利用推斷的方式獲得所述輸入文本對應的目標依存樹結構的步驟，包括：

根據所述多個候選依存樹分別對應的所述依存性邊際評分，獲得所述輸入文本對應的目標依存樹結構。

5.根據權利要求1所述的命名實體識別方法，其特征在于，所述解析所述輸入文本，獲得所述輸入文本對應的多個候選依存樹結構的步驟通過依存關系解析器執行，

所述從所獲得的多個候選依存樹結構中利用推斷的方式獲得所述輸入文本對應的目標依存樹結構的步驟之前，所述方法還包括：

利用通用依存樹數據訓練依存關系解析器。

6.根據權利要求1所述的命名實體識別方法，其特征在于，所述解析所述輸入文本，獲得所述輸入文本對應的多個候選依存樹結構的步驟通過依存關系解析器執行，

所述從所獲得的多個候選依存樹結構中利用推斷的方式獲得所述輸入文本對應的目標依存樹結構的步驟之前，所述方法還包括：

利用通用依存樹數據和命名實體識別數據，在多任務學習環境中同時訓練依存關系解析器和所述命名實體識別組件包含的命名實體識別模型。

7.根據權利要求5或6所述的命名實體識別方法，其特征在于，所述通用依存樹數據包括文本和依存樹結構的對應關系數據。

8.根據權利要求7所述的命名實體識別方法，其特征在于，所述利用通用依存樹數據訓練所述依存關系解析器的步驟，包括：

將所述通用依存樹數據和所述依存關系解析器的損失數據輸入所述依存關系解析器，訓練所述依存關系解析器。

9.一種命名實體識別裝置，其特征在于，包括：

解析模塊，用于解析所述輸入文本，獲得所述輸入文本對應的多個候選依存樹結構；

目標依存樹獲取模塊，用于從所獲得的多個候選依存樹結構中利用推斷的方式獲得所述輸入文本對應的目標依存樹結構；

命名實體序列獲取模塊，用于將所述輸入文本和所述輸入文本對應的目標依存樹結構輸入命名實體識別模型組件，獲得所述輸入文本對應的命名實體序列。

10.根據權利要求9所述的命名實體識別裝置，其特征在于，所述解析模塊包括：

詞向量獲取模塊，用于獲得所述輸入文本對應的詞嵌入信息和上下文表示信息；

詞表示信息獲取模塊，用于根據所述詞嵌入信息和所述上下文表示信息獲得輸入文本對應的詞表示信息；

候選依存樹獲取模塊，用于將所述詞表示信息輸入依存關系解析器，獲取多個依存樹；

其中所述多個候選依存樹分別對應依存性邊際評分。