[发明专利]一种基于深度强化学习的远程监督文本实体关系抽取方法有效
| 申请号： | 202110636514.6 | 申请日： | 2021-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN113591478B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 罗欣;赖广龄;耿昊天;赫熙煦;许文波;冷庚 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学;电子科技大学长三角研究院（湖州） |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/211;G06F40/30;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 611731 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度强化学习的远程监督文本实体关系抽取方法，该方法包括：进行数据预处理，通过分词、词向量转化、位置向量构成文本向量；Bi‑LSTM+Attentnion将自然文本编码为含有上下文语义的特征向量；通过实体类型嵌入得到实体类型信息的嵌入表示；再构建出依存树，组合表示为最终的句子表示；选用一个句子注意力机制，得到加权的包表示；通过softmax函数计算得到预测标签；使用强化学习方法在远程监督标注和预测标签中选择一个作为软标签，再使用软标签作为正确标签训练，得到最终的关系抽取结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 远程 监督 文本 实体 关系 抽取 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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