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[发明专利]基于知识图谱的问答方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010142348.X有效
发明人：王路;赵富邦 -专利权人：深圳追一科技有限公司
申请日： 2020-03-04 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于知识图谱的问答方法、装置、计算机设备和存储介质。所述基于知识图谱的问答方法包括：获取用户问句；根据所述用户问句和深度学习模型，获取所述用户问句中的提及；根据所述提及、所述深度学习模型和预设的知识图谱，获取所述提及在所述知识图谱中对应的目标实体；所述目标实体包括目标关系，所述目标关系为所述用户问句中所述提及对应的关系；根据所述目标实体，在所述知识图谱中查询所述用户问句对应的答案，并反馈所述答案。采用本方法能够降低模型参数量，降低问答方法对计算资源的占用，有利于基于知识图谱的问答方法的实际应用。
基于知识图谱问答方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]文本抽取方法、设备及系统-CN202310391025.8在审
发明人：刘程远;赵富邦;张景远;康杨杨;孙常龙 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本申请提供一种文本抽取方法、设备及系统，该方法包括：获取包含目标文本的文本抽取任务，将目标文本的第一序列、文本抽取任务预配置的抽取类型的第二序列以及预配置的多个向量的第三序列，输入预训练的文本抽取模型，经文本抽取模型中多个文本抽取模块的并行数据处理，得到目标文本的文本抽取结果，文本抽取结果用于指示所述抽取类型对应的文本元素。其中，抽取类型包括实体类型，关系类型，事件类型以及事件的论元类型，文本情感类型的至少一项。上述方案通过多个文本抽取模块的并行数据处理，不仅可以同时输出多种类型的抽取结果，如关系抽取结果、事件抽取结果、情感抽取结果等，还可提升文本抽取速度。
文本抽取方法设备系统

[发明专利]信息抽取方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010150123.9有效
发明人： 赵富邦;彭子轩;邹鸿岳;杨雪峰 -专利权人：深圳追一科技有限公司
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本申请涉及一种信息抽取方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取目标文本；基于预训练的信息抽取模型提取目标文本的第一字符特征；根据第一字符特征从目标文本中抽取至少一个主语；分别基于抽取出的每个主语重构所述目标文本，得到一个或多个重构文本；提取重构文本的第二字符特征；根据第二字符特征，从每个重构文本中抽取对应主语的关系以及宾语。采用本方法能够提取出文本中的全部三元组信息。
信息抽取方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]信息抽取、会议观点抽取以及信息抽取模型训练方法-CN202310450979.1在审
发明人： 赵富邦;王诗航;康杨杨;孙常龙 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本说明书实施例提供信息抽取、会议观点抽取以及信息抽取模型训练方法，其中所述信息抽取方法包括：接收信息抽取任务，其中，信息抽取任务包括待抽取文本和初始提示信息；解析信息抽取任务，确定信息抽取任务对应的至少两个信息抽取子任务；根据初始提示信息和至少两个信息抽取子任务中已完成信息抽取子任务的抽取结果，确定当前信息抽取子任务对应的当前提示信息；将待抽取文本和当前提示信息输入信息抽取模型，确定当前信息抽取子任务对应的抽取结果；根据各信息抽取子任务对应的抽取结果，确定信息抽取任务的目标抽取结果。通过解析信息抽取任务，提高了信息抽取的普适性，利用信息抽取模型完成多个信息抽取子任务，提高了信息抽取效率。
信息抽取会议观点以及模型训练方法

[发明专利]信息抽取、物品识别以及信息抽取模型训练方法-CN202310431817.3在审
发明人： 赵富邦;刘程远;康杨杨;孙常龙 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本说明书实施例提供信息抽取、物品识别以及信息抽取模型训练方法，其中所述信息抽取方法包括：接收信息抽取任务，其中，信息抽取任务包括待抽取文本和至少两个提示信息；将待抽取文本和至少两个提示信息输入信息抽取模型，确定信息抽取任务对应的信息抽取矩阵，其中，信息抽取矩阵表征待抽取文本和各提示信息之间的对应关系；根据信息抽取矩阵、待抽取文本和至少两个提示信息，确定信息抽取任务对应的目标抽取结果。在多个提示信息并行输入的基础上，通过信息抽取矩阵表达待抽取文本和各提示信息之间的对应关系，使得信息抽取速度不受信息抽取纲要复杂程度的影响，提高了信息抽取的效率。
信息抽取物品识别以及模型训练方法

[发明专利]标记语言模型的训练方法和公告实体识别方法-CN202310571274.5在审
发明人：王诗航;赵富邦;康杨杨;孙常龙 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：公开了一种标记语言模型的训练方法和公告实体识别方法。该训练方法包括：将标记语言文本转换为文本序列；将标记语言文本转换为图；在文本序列中掩盖多个字符，多个字符包括标记语言标签和/或标记语言标签之间的文本内容；在图中，掩盖若干已有的关联关系和/或增加新的关联关系，并采用特殊标记进行标记；将标记语言文本、处理后的文本序列和处理后的图作为训练输入对待训练的标记语言模型进行训练，以得到标记语言模型。该方法有助于得到更精准的标记语言模型。
标记语言模型训练方法公告实体识别

[发明专利]信息抽取方法、计算机设备和存储介质-CN202010149572.1有效
发明人： 赵富邦;彭子轩;邹鸿岳;杨雪峰 -专利权人：深圳追一科技有限公司
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请涉及一种信息抽取方法、计算机设备和存储介质。所述方法包括：确定样本文本中所包含的实体；根据所述样本文本中所包含的各实体的出现频次以及词性，对所述样本文本中每个分词进行词性标注；根据所述词性标注确定相应分词中每个字符所对应的分类标签，得到所述样本文本对应的标签序列；基于所述样本文本以及对应的标签序列对信息抽取模型进行训练。采用本方法能够得到可以提取完整三元组信息的信息抽取模型。
信息抽取方法计算机设备存储介质

[发明专利]一种问句处理方法、装置、设备及可读存储介质-CN202010489153.2有效
发明人： 赵富邦;王路;马工利;朱孝银 -专利权人：深圳追一科技有限公司
申请日： 2020-06-02 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请公开了一种问句处理方法、装置、设备及可读存储介质。本申请在利用模板分类层、实体识别层、实体链接层、关系抽取层逐步处理目标问句之前，用同一个表达层对各个步骤的输入数据进行了转换，从而实现了表达层的共享。同时，由于各个层共享表达层，因此在问答系统的训练过程中，表达层涉及的模型参数会减少，占用的计算机内存也会减少，那么问答系统的训练性能和处理效率就会得到提升。在问答系统的训练过程中，各个层共享表达层，可以实现问答系统的全局最优，达到联合训练的目的。
一种问句处理方法装置设备可读存储介质

[发明专利]信息抽取装置、电子设备、存储介质和相关方法-CN202211726278.8在审
发明人： 赵富邦;康杨杨;孙常龙 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种信息抽取装置、电子设备、存储介质和相关方法，信息抽取方法包括：对输入文本进行编码，获得特征序列，其中，所述特征序列用于指示所述输入文本中至少一个文本片段所属的文本片段类型；获取抽取框架，其中，所述抽取框架包括至少一个用于指示文本片段类型的类型信息；根据所述抽取框架对所述特征序列进行解码，获得所述抽取框架对应的信息抽取结果。本方案能够提高信息抽取的效率。
信息抽取装置电子设备存储介质相关方法

[发明专利]观点抽取方法、装置、电子设备及计算机存储介质-CN202110826882.7在审
发明人： 赵富邦;林君;赵露君;康杨杨;孙常龙 -专利权人：阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-07-21 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种观点抽取方法、装置、电子设备及计算机存储介质，其中，观点抽取方法包括：根据待抽取文本对应的编码向量，抽取所述待抽取文本的属性词；根据抽取的属性词对应的向量序列与所述待抽取文本的编码向量，得到所述属性词对应的观点词；基于所述属性词对应的向量序列和所述观点词对应的向量序列，获得所述待抽取文本对应的属性类别和观点极性。通过本申请实施例，实现了高效、快速地对有内容的待抽取文本的处理，并可获取准确、有效的观点信息。
观点抽取方法装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]一种基于抽取模型的多任务抽取方法和装置-CN202110667866.8在审
发明人： 赵富邦;林君;赵露君;康杨杨;孙常龙 -专利权人：阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本申请实施例提供了基于抽取模型的多任务抽取方法和装置。所述抽取模型包括多个子任务模型，每个子任务模型的表达层共享参数；所述方法包括：获得待处理样本的文本，并从所述文本中抽取第一任务特征词；将所述第一任务特征词与所述文本进行拼接后输入所述抽取模型的第一子任务模型，得到第一任务特征词对应的第二任务特征词；将所述第一任务特征词以及第二任务特征词与所述文本进行拼接后输入所述抽取模型的第二子任务模型，得到第三任务特征词和第四任务特征词。从而在任务特征词的抽取过程中，可以采用共享参数的表达层输出特征信息，获取较好的词语提取效果，且可以具有较高的准确率。
一种基于抽取模型任务方法装置

[发明专利]实体链接模型的训练方法、实体链接的方法及装置-CN202210622106.X在审
发明人： 赵富邦;严祚宇;康杨杨;孙常龙 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-06-01 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本公开提供一种实体链接模型的训练方法、实体链接的方法及装置，包括：获取训练样本集，其中，训练样本集中包括提及样本数据和实体样本数据，提及样本数据包括提及的样本图像和样本文本，实体样本数据包括实体的样本图像和样本文本，根据自注意力机制确定各样本图像和各样本文本各自对应的二分类结果，并根据各二分类结果训练得到实体链接模型，其中，自注意力机制用于确定各样本图像、以及各样本文本之间的相关性，实体链接模型用于确定待识别提及对应的实体，充分考虑了各模态之间的相关性，从而提高各模态融合的可靠性，且去除了噪音信息，避免了噪音信息对训练的干扰，以基于有效信息进行训练，从而提高训练的有效性和可靠性。
实体链接模型训练方法装置

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