[发明专利]基于深度学习的非结构化数据抽取方法、装置及存储介质有效
| 申请号： | 201910828781.6 | 申请日： | 2019-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN110795543B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 周辉阳 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/36 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 祝亚男 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于深度学习的非结构化数据抽取方法，所述方法应用于人工智能的自然语言处理领域，所述方法包括：获取输入的知识文本；调用头实体识别模型从所述知识文本中识别出头实体，调用关系识别模型从所述知识文本中识别出关系实体；根据所述头实体和所述关系实体构建问题；调用阅读理解模型根据所述问题从所述知识文本中提取答案，将所述答案确定为尾实体；根据所述头实体、所述关系实体和所述尾实体所构成的三元组构建知识图谱。该方法实现了自动构建问题以调用阅读理解模型进行自动化的非结构化数据提取，从而实现自动化的非结构化数据提取的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 结构 数据 抽取 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的非结构化数据抽取方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取输入的知识文本；/n调用头实体识别模型从所述知识文本中识别出头实体，调用关系识别模型从所述知识文本中识别出关系实体；/n根据所述头实体和所述关系实体构建问题；/n调用阅读理解模型根据所述问题从所述知识文本中提取答案，将所述答案确定为尾实体；/n根据所述头实体、所述关系实体和所述尾实体所构成的三元组构建知识图谱。/n
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