[发明专利]一种信息抽取的方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本发明提供了一种信息抽取的方法、装置、存储介质及电子设备，其中，该方法包括：获取待解问题，并将待解问题按照多层级树结构分解为多个子问题；选取叶子子问题作为目标子问题，抽取目标子问题的答案，并将上一层级的子问题中相匹配的可扩展信息更新为目标子问题的答案；之后将其他叶子子问题作为目标子问题，重复上述步骤；将所有的可扩展信息均被更新的上一层级的子问题作为目标子问题，直至将根子问题作为目标子问题；抽取目标子问题的答案，并将答案作为待解问题的答案。通过本发明实施例提供的信息抽取的方法、装置、存储介质及电子设备，可以准确地抽取出待解问题的答案，提高抽取精度，大幅度提高复杂问题的抽取准确性。

技术领域

本发明涉及信息抽取技术领域，具体而言，涉及一种信息抽取的方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

目前，基于一般的深度学习的问答(QA，question answer)模型提拱了一种根据问题从文字段落中得到答案的普适的解决方法。然而现有的QA模型只适用于简单问题，并不能解答复杂的问题。

例如，现有原文是：A中学现任校长是张三。张三曾任职于B幼儿园，职务为班主任；C小学，职务为教务主任。

问题1：A中学现任校长是谁？QA模型回答：张三。

问题2：A中学现任校长曾经就职于何处？QA模型无法回答。

问题3：A中学现任校长曾经任职什么职务？QA模型无法回答。

现有的问答模型(QA模型)不能解答复杂问题，对于某些问题无法快速、准确地提供答案。

发明内容

为解决上述问题，本发明实施例的目的在于提供一种信息抽取的方法、装置、存储介质及电子设备。

第一方面，本发明实施例提供了一种信息抽取的方法，包括：

获取待解问题，并将所述待解问题按照多层级树结构分解为多个子问题；所述子问题至少包括叶子子问题和根子问题，且当前层级的子问题的答案与上一层级相对应的子问题中的可扩展信息相匹配；

选取所述叶子子问题作为目标子问题，从预设的文本内容中抽取所述目标子问题的答案，并将上一层级的子问题中相匹配的可扩展信息更新为所述目标子问题的答案；之后将其他叶子子问题作为目标子问题，重复上述步骤，直至上一层级的子问题中所有的可扩展信息均被更新；

将所有的可扩展信息均被更新的上一层级的子问题作为目标子问题，重复上述步骤，直至将所述根子问题作为目标子问题；

从预设的文本内容中抽取所述目标子问题的答案，并将此时抽取的所述目标子问题的答案作为所述待解问题的答案。

第二方面，本发明实施例还提供了一种信息抽取的装置，包括：

问题分解模块，用于获取待解问题，并将所述待解问题按照多层级树结构分解为多个子问题；所述子问题至少包括叶子子问题和根子问题，且当前层级的子问题的答案与上一层级相对应的子问题中的可扩展信息相匹配；

子问题答案抽取模块，用于选取所述叶子子问题作为目标子问题，从预设的文本内容中抽取所述目标子问题的答案，并将上一层级的子问题中相匹配的可扩展信息更新为所述目标子问题的答案；之后将其他叶子子问题作为目标子问题，重复上述步骤，直至上一层级的子问题中所有的可扩展信息均被更新；将所有的可扩展信息均被更新的上一层级的子问题作为目标子问题，重复上述步骤，直至将所述根子问题作为目标子问题；

待解问题答案抽取模块，用于从预设的文本内容中抽取所述目标子问题的答案，并将此时抽取的所述目标子问题的答案作为所述待解问题的答案。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于上述任意一项所述的信息抽取的方法。