[发明专利]信息获取方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种信息获取方法，其特征在于，包括：

设置与样本集合中每个样本句子对应的标签表，其中，所述标签表的行字符和列字符按照对应样本句子的字符顺序进行相同设置，以及对标签表中由行字符和列字符组成的各单元格标注是否具有实体类别标签或关系类别标签；

获取所述标签表的表格属性信息，提取所述标签表中每个字符的头向量和尾向量，并根据所有所述字符的头向量和尾向量生成多个组合向量，其中，所述头向量为对应字符为关系发出角色时对应的向量，所述尾向量为对应字符为关系接收角色时对应的向量；

根据所述组合向量生成与所述表格属性信息对应的得分向量，并根据所述得分向量生成属性向量表，并根据所述属性向量表生成与所述表格属性信息对应的约束函数，其中，所述约束函数用于约束预先生成对应的目标函数；

将所述样本集合中每个样本句子作为待训练模型的输入信息，将与每个所述样本句子对应的所述标签表作为所述待训练模型的输出信息，根据所述目标函数进行模型训练；

根据训练后的模型参数生成实体关系抽取模型，根据所述实体关系抽取模型对目标句子的各字符进行处理，生成与所述目标句子对应的目标标签表，其中，所述目标标签表中由各行字符和各列字符组成的各单元格对应的预测分值，对所述目标标签表中由各行字符和各列字符组成的各单元格对应的预测分值进行计算，确定所述目标标签表中与实体类别标签相关的分割位置；

根据所述分割位置检测所述目标标签表中对角线上单元格的预测分值是否满足实体类别标签，如果满足，则标注对应的实体类别标签；

根据所述分割位置检测所述目标标签表中非对角线上单元格的预测分值是否满足关系类别标签，如果满足，则标注对应的关系类别标签；根据所述目标标签表中标注的所述实体类别标签和所述关系类别标签，生成与所述目标句子对应的实体和实体之间的关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

如果所述样本句子为英文，则所述标签表的行字符和列字符按照对应英文句子的单词顺序进行相同设置；

如果所述样本句子为中文，则所述标签表的行字符和列字符按照对应中文句子的字符顺序进行相同设置。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对标签表中由所述行字符和所述列字符组成的各单元格标注是否具有实体类别标签或关系类别标签，包括：

对所述标签表的对角线上由所述行字符和所述列字符组成的单元格标注是否具有实体类别标签；以及

对所述标签表的非对角线上由所述行字符和所述列字符组成的单元格标注是否具有关系类别标签，其中，所述关系类别标签以所述标签表的对角线对称分布或者非对称分布。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实体关系抽取模型对应的预设的目标函数包括：

根据双仿射分类算法确定与每个所述样本句子对应的所述标签表中、与所述各单元格对应的表示所述实体类别标签或者所述关系类别标签的标签分类概率；

对与所述各单元格对应的表示所述实体类别标签或者所述关系类别标签的标签分类概率进行计算，确定第一损失函数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述实体关系抽取模型对应的预设的目标函数还包括：

对所述标签表的对角线上的实体类别标签概率，以及以所述对角线对称分布的关系类别标签概率进行计算，确定第二损失函数。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述实体关系抽取模型对应的预设的目标函数还包括：

根据预设算法对所述标签表的对角线上的实体类别标签概率进行计算，确定第三损失函数。