[发明专利]一种基于路径扩展的非连续实体识别方法

权利要求书

1.一种基于路径扩展的非连续实体识别方法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤1，对文本序列使用Transformer-1编码器编码；

步骤2，将Transformer-1编码器的输出通过一层线性映射层映射为实体首字符判别向量，并使用softmax函数得到字符标签预测值，以获得实体首字符的索引值；

步骤3，针对预测的每个实体首字符，将其对应的Transformer-1编码器输出向量与其后字符的Transformer-1编码器输出向量拼接，使用Transformer-2编码器进行编码，接着通过一层线性映射层映射为实体尾字符判别向量，并使用softmax函数得到字符标签预测值，以获得对应实体首字符的实体尾字符索引值；

步骤4，针对每对实体首字符和实体尾字符区间字符使用路径扩展方法，得到实体表示的路径；

步骤5，解码获得的实体表示路径，得到识别出的实体；

步骤4中，针对首字符为x_k尾字符为x_j的实体区间[x_k，...，x_j]使用路径扩展方法，得到实体表示的路径，具体方法为：

将路径扩展视为字符的多分类问题，同时对每条路径设置记忆向量，将记忆向量与Transformer-1编码后的字符输出向量拼接，通过一层线性映射层进行路径扩展分类，具体公式如下：

其中，表示向量拼接操作，W₃是线性映射层的权重矩阵，b₃是线性映射层的偏置量，表示第p条路径第i个字符的记忆向量，h_i是第i个字符的Transformer-1编码器输出，是一个多维向量，表示第p条路径第i个字符的分类向量，第一维向量为1表示该字符不是当前实体表示路径上的点，其余维向量为1表示该字符是对应类别实体表示路径上的点，当在多个维度上的值都为1，第p条路径分支出多个新路径，新路径的初始记忆向量等于

2.根据权利要求1所述的基于路径扩展的非连续实体识别方法，其特征在于，步骤1中，对文本序列使用Transformer-1编码器编码，具体公式如下：

H＝Transformer-1(X) (1)其中，H＝{h₁，h₂，...，h_n}表示Transformer-1编码器的输出，X＝{x₁，x₂，...，x_n}表示文本序列，n表示文本序列长度。

3.根据权利要求1所述的基于路径扩展的非连续实体识别方法，其特征在于，步骤2中，将Transformer-1编码器的输出通过一层线性映射层映射为实体首字符判别向量，并使用softmax函数得到第i个字符标签预测值具体公式如下：

其中，W₁是Transformer-1编码器的权重矩阵，b₁是Transformer-1编码器的偏置量，h_i是第i个字符的Transformer-1编码器输出，表示该字符是实体首字符，表示该字符不是实体首字符。

4.根据权利要求1所述的基于路径扩展的非连续实体识别方法，其特征在于，步骤3中，针对预测的每个实体首字符x_k，将其对应的Transformer-1编码器输出向量与其后字符对应的Transformer-1编码器输出向量拼接，使用Transformer-2编码器进行编码，接着通过一层线性映射层映射为实体尾字符判别向量，并使用softmax函数得到第j个字符标签预测值具体公式如下：

其中，表示向量拼接操作，W₂是Transformer-2编码器的权重矩阵，b₂是Transformer-2编码器的偏置量，是第j个字符与h_k拼接后通过Transformer-2编码的向量，表示该字符是首字符序号为k的实体的尾字符，表示该字符不是首字符序号为k的实体的尾字符。