[发明专利]文本内容的关系提取方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种文本内容的关系提取方法、装置、设备及可读存储介质。涉及机器学习领域。该方法包括：获取目标文档和实体参数；以目标实体在目标文档的语句中的分布情况，确定目标实体之间的一跳关联关系；基于目标实体之间的一跳关联关系，确定目标实体之间的多跳关联关系；基于一跳关联关系和多跳关联关系提取目标文档中目标实体之间的实体关系。在一跳关联关系和多跳关联关系的基础上进行实体关系的预测，由于实体特征由一跳和多跳关联关系共同确定，也即通过多跳关联关系整合了多个句子之间的信息，便于模型在实体关系分析时进行跨句推理，避免了一跳关联关系的局限性，提高了实体关系的预测的准确性。

技术领域

本申请实施例涉及机器学习领域，特别涉及一种文本内容的关系提取方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

关系抽取是指对文本内容中的实体之间的关系进行预测，得到文本内容所包含的实体关系。其中，关系抽取可以应用于物理服务中，也可以应用于云服务器中。示意性的，文章《A家族的兴衰历史》中所包含的实体为：人物a、人物b和公司c，其中，候选关系包括亲属和持有，则对文章进行实体之间的关系预测后，得到实体关系包括：人物a和人物b属于亲属关系，人物b持有公司c。

相关技术中，在实现关系抽取时，通常是通过构建实体之间的关联关系进行实体关系的预测，其中，实体间的关联关系包括：处于同一语句的实体之间的关联关系、处于相邻句子的实体之间的关联关系、属于同一表达含义的实体之间的关联关系等，在确定实体之间的关联关系后，根据关联关系确定每个实体的特征表达，并基于特征表达对一组实体对进行关系预测，得到实体关系。

然而，上述方案中，由于实体的特征表达是根据关联关系确定的，当其中两个实体之间的关联关系判断存在偏差时，则会导致整体的实体特征表达偏差较大，从而影响实体关系的预测结果准确率。

发明内容

本申请实施例提供了一种文本内容的关系提取方法、装置、设备及存储介质，能够提高文本内容的关系提取准确率。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种文本内容的关系提取方法，所述方法包括：

获取目标文档和实体参数，所述目标文档为实体关系待提取的文档，所述实体参数中包括所述目标文档中关系待确定的目标实体；

以所述目标实体在所述目标文档的语句中的分布情况，确定所述目标实体之间的一跳关联关系，所述一跳关联关系用于指示处于同个语句的目标实体之间的关联关系；

基于所述目标实体之间的所述一跳关联关系，确定所述目标实体之间的多跳关联关系，所述多跳关联关系用于指示在指定跳数范围内目标实体之间的关联关系；

基于所述一跳关联关系和所述多跳关联关系提取所述目标文档中目标实体之间的所述实体关系。

另一方面，提供了一种文本内容的关系提取装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标文档和实体参数，所述目标文档为实体关系待提取的文档，所述实体参数中包括所述目标文档中关系待确定的目标实体；

确定模块，用于以所述目标实体在所述目标文档的语句中的分布情况，确定所述目标实体之间的一跳关联关系，所述一跳关联关系用于指示处于同个语句的目标实体之间的关联关系；

所述确定模块，还用于基于所述目标实体之间的所述一跳关联关系，确定所述目标实体之间的多跳关联关系，所述多跳关联关系用于指示在指定跳数范围内目标实体之间的关联关系；

提取模块，用于基于所述一跳关联关系和所述多跳关联关系提取所述目标文档中目标实体之间的所述实体关系。