[发明专利]文本中实体关系的抽取方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种文本中实体关系的抽取方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能领域。方法包括：对目标文本进行编码，得到目标文本中各个词对应的词向量；基于各个词对应的词向量，确定目标文本对应的潜在实体关系，目标文本中存在潜在实体关系的概率高于存在潜在实体关系外其它候选实体关系的概率；基于潜在实体关系以及各个词对应的词向量，确定目标文本中的目标主体和目标客体，目标主体和目标客体属于实体；基于目标主体、潜在实体关系以及目标客体，从目标文本中抽取实体关系三元组。通过对候选实体关系进行筛选得到潜在实体关系，减少冗余实体关系造成的误召回结果，提高文本中实体关系提取的准确性，并有助于提高实体关系的提取效率。

技术领域

本申请实施例涉及人工智能领域，特别涉及一种文本中实体关系的抽取方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

自然语言处理(Nature Language Processing，NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言处理技术通常包括文本处理、语义理解、机器翻译、机器人问答、知识图谱等技术。

在进行知识图谱构建时，需要对大量的文本进行结构化处理，将文本中的非结构化数据转化为结构化数据并召回。比如，当抽取文本中的实体关系时，召回的结构化数据为三元组，该三元组中包含主体(subject)、关系(relationship)以及客体(object)。

然而，由于文本中实体之间的关系复杂，因此在对文本进行实体关系抽取时，存在大量误召回结果，导致文本中实体关系抽取的准确性较差。

发明内容

本申请实施例提供了一种文本中实体关系的抽取方法、装置、设备及存储介质，可以减少实体关系抽取时的误召回结果，提高文本中实体关系抽取的准确性。所述技术方案如下：

一方面，本申请实施例提供了一种文本中实体关系的抽取方法，所述方法包括：

对目标文本进行编码，得到所述目标文本中各个词对应的词向量；

基于各个词对应的所述词向量，确定所述目标文本对应的潜在实体关系，所述目标文本中存在所述潜在实体关系的概率高于存在所述潜在实体关系外其它候选实体关系的概率；

基于所述潜在实体关系以及各个词对应的所述词向量，确定所述目标文本中的目标主体和目标客体，所述目标主体和所述目标客体属于实体；

基于所述目标主体、所述潜在实体关系以及所述目标客体，从所述目标文本中抽取实体关系三元组。

另一方面，本申请实施例提供了一种文本中实体关系的抽取装置，所述装置包括：

编码模块，用于对目标文本进行编码，得到所述目标文本中各个词对应的词向量；

关系确定模块，用于基于各个词对应的所述词向量，确定所述目标文本对应的潜在实体关系，所述目标文本中存在所述潜在实体关系的概率高于存在所述潜在实体关系外其它候选实体关系的概率；

主客体确定模块，用于基于所述潜在实体关系以及各个词对应的所述词向量，确定所述目标文本中的目标主体和目标客体，所述目标主体和所述目标客体属于实体；

抽取模块，基于所述目标主体、所述潜在实体关系以及所述目标客体，从所述目标文本中抽取实体关系三元组。

另一方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现如上述方面所述的文本中实体关系的抽取方法。

另一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现如上述方面所述的文本中实体关系的抽取方法。