[发明专利]非结构化文本的实体关系抽取方法及装置有效
| 申请号： | 201811542904.1 | 申请日： | 2018-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN109710928B | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 席梦隆 | 申请（专利权）人： | 新华三大数据技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F16/33 |
| 代理公司： | 北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙) 11277 | 代理人： | 刘新宇 |
| 地址： | 450000 河南省郑州市高新技*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本公开涉及一种非结构化文本的实体关系抽取方法及装置，该方法包括：对非结构化文本中的目标语句进行命名实体识别以确定所述目标语句中的命名实体，并获取所述目标语句包含的命名实体两两之间的关系类型；建立所述目标语句的完满二叉树；将所述完满二叉树的所有叶子节点各自对应的n维特征向量合成为一个n维特征向量；根据所述关系类型和合成后的n维特征向量来训练模型；使用训练后的模型来抽取目标非结构化文本的关系类型，由此，无需依靠用户的经验，训练的模型更加合适，从而使得抽取的关系类型更加准确，另外，还能够使得分词对应的特征向量在网络中的计算和转化更加易于理解，增强了模型的效果，便于用户理解。 | ||
| 搜索关键词： | 结构 文本 实体 关系 抽取 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种非结构化文本的实体关系抽取方法，其特征在于，所述方法包括：对非结构化文本中的目标语句进行命名实体识别以确定所述目标语句中的命名实体，并获取所述目标语句包含的命名实体两两之间的关系类型；建立所述目标语句的完满二叉树，所述完满二叉树的叶子节点中包括以组成所述命名实体的分词为值的叶子节点；将所述完满二叉树的所有叶子节点各自对应的n维特征向量合成为一个n维特征向量；根据所述关系类型和合成后的n维特征向量来训练模型；使用训练后的模型来抽取目标非结构化文本的关系类型。
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