[发明专利]一种基于增强学习的关系抽取方法有效
| 申请号： | 201910278459.0 | 申请日： | 2019-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN110059314B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 刘兵;漆桂林;柏超宇 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F16/36;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 211100 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于增强学习的关系抽取方法，包括：步骤10)构建强化学习的关系抽取框架；所述关系抽取框架包括基于DNN模型的关系抽取模型、用于表示关系的人类知识形式的软规则和含有查询问题的关系证据、外部的知识源和智能体；步骤20)获取所述基于DNN模型的关系抽取模型的抽取结果；步骤30)所述智能体在强化学习环境中，利用所述软规则和所述关系证据，对所述抽取结果进行动态调整。所述基于增强学习的关系抽取方法可以增强现有的基于DNN的关系抽取模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 增强 学习 关系 抽取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于增强学习的关系抽取方法，其特征在于，包括：步骤10)构建强化学习的关系抽取框架；所述关系抽取框架包括基于DNN模型的关系抽取模型、用于表示关系的人类知识形式的软规则和含有查询问题的关系证据、外部的知识源和智能体；步骤20)获取所述基于DNN模型的关系抽取模型的抽取结果；步骤30)所述智能体在强化学习环境中，利用所述软规则和所述关系证据，对所述抽取结果进行动态调整。
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