[发明专利]一种基于预训练模型的领域图谱实体和关系联合抽取方法及系统有效
| 申请号： | 202110924326.3 | 申请日： | 2021-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN113779260B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 朱静丹;姚俊杰 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/28;G06N3/0464;G06N3/0442;G06F18/214;G06F18/2415;G06N3/098 |
| 代理公司： | 上海德禾翰通律师事务所 31319 | 代理人： | 夏思秋 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于预训练模型的领域图谱实体和关系联合抽取方法，包括以下步骤：步骤A：抓取保险公司相关网站上的保险领域文本信息，数据清洗标注，建立初始数据集U和候选关系集V；步骤B：基于预训练模型，构建关系判别和实体对抽取的联合学习框架，对模型进行训练和测试；步骤C：将测试过程中产生的新抽取数据经过筛选后扩增训练集；步骤D：用更新后的数据集重复迭代直至模型稳定；步骤E：三元组数据导出处理，构建领域知识图谱。本发明还提供了一种实现上述方法的系统。本发明涉及到的方法将目标关系与文本的每一个词相互作用，精确地产生所有可能的实体对，自然地避免了实体重叠问题，同时可以提取多关系和多实体对。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 训练 模型 领域 图谱 实体 关系 联合 抽取 方法 系统 | ||
【主权项】：
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