[发明专利]一种信息提取方法、装置及服务器

权利要求书

1.一种信息提取方法，其特征在于，所述方法包括：

从语料中提取目标对象的属性信息块，所述属性信息块包含所述目标对象的身份信息以及所述目标对象的社会关系信息和社交信息，所述身份信息至少包括所述目标对象的姓名；

根据所述目标对象的各类信息在语料中分布的稀疏程度和各类信息的语义特征的明显程度，确定从所述属性信息块中抽取各类信息的方式，其中，在语料中分布稀疏且语义特征明显的信息用于使用匹配规则进行抽取；

使用抽取模型从所述属性信息块中抽取所述目标对象的身份信息，以及，使用匹配规则从所述属性信息块中抽取所述目标对象的社会关系信息和社交信息；

当所述目标对象包括多个子对象时，所述属性信息块对应包含多个身份信息，使用抽取模型从所述属性信息块中抽取所述目标对象的身份信息，包括：

使用抽取模型从所述属性信息块中抽取所有身份信息，并记录每个身份信息的位置信息；

从各个身份信息中抽取各个所述子对象的姓名；

根据所述位置信息分别将每个所述子对象的姓名与其身份信息中的除去姓名以外的其余内容进行配对，得到包含姓名-其余身份信息的配对结果；

根据所述配对结果，确定每个子对象对应的全部身份信息，以及，利用已抽取到的身份信息从其他数据管理系统中检索到其他身份信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述语料包含两个目标对象时，所述从语料中提取目标对象的属性信息块，包括：

在所述语料中标记出其中一个目标对象的所述属性信息块；

将所述语料中未标记的部分作为另一个目标对象的所述属性信息块。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述语料包含多于两个目标对象时，所述从语料中提取目标对象的属性信息块，包括：

在所述语料中分别标记出每个目标对象的所述属性信息块。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置信息分别将每个所述子对象的姓名与其身份信息中的除去姓名以外的其余内容进行配对，得到包含姓名-其余身份信息的配对结果，包括：

根据预设的分句标识，将所述属性信息块分成多个子句；

在一个子句范围内，在所述除去姓名以外的其余内容之前查找首次出现的姓名；

将所述首次出现的姓名与所述除去姓名以外的其余内容进行配对，得到包含姓名-其余身份信息的配对结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述匹配规则包括匹配表达式；

所述匹配表达式包括：

前缀部分，用于在所述属性信息块中定位所述目标对象的社会关系信息和社交信息的起始位置；

核心部分，用于根据所述起始位置，从所述属性信息块抽取所述目标对象的社会关系信息和社交信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述匹配规则包括匹配表达式；

所述匹配表达式包括：

前缀部分，用于在所述属性信息块中定位所述目标对象的社会关系信息和社交信息的起始位置；

后缀部分，用于在所述属性信息块中定位所述目标对象的社会关系信息和社交信息的终止位置；

核心部分，用于根据所述起始位置和所述终止位置，从所述属性信息块抽取所述目标对象的社会关系信息和社交信息。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述抽取模型包括长短期记忆网络（LSTM）模型和条件随机场（CRF）模型。