[發明專利]用于關系抽取的方法、裝置、設備和介質

有效

• 申請號: 202111161205.4
• 申請日: 2021-09-30
• 公開（公告）號: CN113901151B
• 公開（公告）日: 2023-07-04
• 發明（設計）人: 孫長志;茹棟宇
• 申請（專利權）人: 北京有竹居網絡技術有限公司
• 主分類號: G06F16/28
• 分類號: G06F16/28;G06N5/04;G06N20/00
• 代理公司: 北京市金杜律師事務所 11256
• 代理人: 馬明月

1.一種訓練關系抽取模型的方法，包括：

基于由文檔中的目標實體對和與所述目標實體對關聯的目標關系組成的給定三元組，確定在給定三元組的條件下一組規則的概率分布，所述目標關系選自用于描述所述文檔中的實體對之間聯系的一組關系，所述一組規則用于描述所述目標實體對之間聯系的邏輯；

基于所述在給定三元組的條件下一組規則的概率分布，確定在給定三元組的條件下得分的概率分布，所述得分指示在所述文檔中所述目標關系對于所述目標實體對是否有效；以及

基于與所述得分對應的標記值，通過使所述在給定三元組的條件下得分的概率分布的參數的似然函數最大化，獲得經訓練的所述關系抽取模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其中確定在給定三元組的條件下得分的概率分布包括：

基于所述一組規則，確定在所述目標實體對之間的至少一個路徑；

基于所述至少一個路徑途經的實體對以及關聯的關系，確定所述在給定三元組和一組規則的條件下得分的概率分布；以及

基于所述在給定三元組的條件下一組規則的概率分布以及所述在給定三元組和一組規則的條件下得分的概率分布，確定所述在給定三元組的條件下得分的概率分布。

3.根據權利要求2所述的方法，其中使所述在給定三元組的條件下得分的概率分布的參數的似然函數最大化包括：

基于所述參數的當前值，確定所述一組規則的后驗概率分布；以及

基于所述一組規則的后驗概率分布，通過使所述似然函數最大化來確定所述參數的更新值。

4.根據權利要求3所述的方法，其中確定所述一組規則的后驗概率分布包括：

基于所述在給定三元組的條件下一組規則的概率分布、所述至少一個路徑途經的實體對以及所述關聯的關系、以及所述標記值，確定針對所述一組規則中的每個規則的得分函數；

基于針對每個規則的得分函數，確定每個規則的后驗概率分布；以及

基于所述每個規則的后驗概率分布和所述一組規則中規則的數目，確定所述一組規則的近似后驗概率分布，以作為所述一組規則的后驗概率分布。

5.根據權利要求4所述的方法，其中使所述似然函數最大化包括：

使所述似然函數的下限最大化，所述似然函數的下限與所述一組規則的近似后驗概率分布關聯。

6.根據權利要求5所述的方法，其中使所述似然函數的下限最大化包括：

基于所述一組規則的近似后驗概率分布，采樣第一組更新規則；

基于所述第一組更新規則，更新所述在給定三元組的條件下一組規則的概率分布；

基于經更新的在給定三元組的條件下一組規則的概率分布，采樣第二組更新規則；以及

基于所述第二組更新規則，更新所述在給定三元組和一組規則的條件下得分的概率分布。

7.根據權利要求1所述的方法，其中所述一組規則中的每個規則由所述一組關系中的多個關系的序列表示。

8.根據權利要求1所述的方法，其中使所述在給定三元組的條件下得分的概率分布的參數的似然函數最大化包括：

利用期望最大化算法來對所述參數進行最大似然估計。

9.一種用于關系抽取的方法，包括：

基于由文檔中的目標實體對和與所述目標實體對關聯的目標關系組成的給定三元組，生成用于描述所述目標實體對之間聯系的邏輯的一組規則，所述目標關系選自用于描述所述文檔中的實體對之間聯系的一組關系；

基于所述一組規則，確定在所述目標實體對之間的至少一個路徑；以及

基于所述至少一個路徑途經的實體對以及關聯的關系，確定指示在所述文檔中所述目標關系對于所述目標實體對是否有效的得分。