[发明专利]一种基于双层注意力机制与双向GRU的文本关系抽取方法有效
| 申请号： | 201910710075.1 | 申请日： | 2019-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN110502749B | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 王鑫鹏;李晓冬;吴蔚;徐建平 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 |
| 主分类号： | G06F40/279 | 分类号： | G06F40/279;G06F16/35;G06N3/0464;G06N3/0442;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： | 向文 |
| 地址： | 210003 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双层注意力机制与双向GRU的文本关系抽取方法，包括如下步骤：对文本语料进行实体标注和关系标注；对标注数据进行预处理，生成实体抽取模型和关系抽取模型的训练集和测试集；构建关系抽取网络；分别进行实体抽取模型训练和关系抽取模型训练；将测试集数据首先输入实体抽取模型，得到实体识别结果；实体识别结果和测试集数据输入关系抽取模型，得到关系抽取结果。本发明利用实体位置信息和实体标签信息扩充字向量特征，实现文本信息的向量化，为关系识别提供更多的特征信息，提高了双向GRU模型输入信息与输出信息间的相关性，增强关键字对输出的影响力并提高抗噪声能力，并且能够有效地提高中文文本关系抽取的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双层 注意力 机制 双向 gru 文本 关系 抽取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于双层注意力机制与双向GRU的文本关系抽取方法，其特征在于：包括如下步骤：/nS1：对文本语料进行实体标注和关系标注；/nS2：对标注数据进行预处理，生成实体抽取模型和关系抽取模型的训练集和测试集；/nS3：构建关系抽取网络；/nS4：分别进行实体抽取模型训练和关系抽取模型训练；/nS5：将测试集数据首先输入实体抽取模型，得到实体识别结果；/nS6：实体识别结果和测试集数据输入关系抽取模型，得到关系抽取结果。/n
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