[发明专利]一种基于强化学习的实体和关系联合抽取方法有效
| 申请号： | 201910375005.5 | 申请日： | 2019-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN111914091B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 何小海;周欣;刘露平;罗晓东;卿粼波;吴小强;滕奇志 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F40/295;G06F16/35;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种联合信息抽取方法。该方法实现从输入文本中联合抽取出实体和关系信息，由联合抽取模块和强化学习模块组成。联合抽取模块采用端到端设计，包含词嵌层、编码层、实体识别层和联合信息抽取层。其中词嵌层采用Glove预训练词嵌库和基于字符粒度的词嵌表示相结合的方式。编码层使用双向长短记忆网络对输入文本进行编码。实体识别层和联合信息抽取层使用单向长短记忆网络进行解码。强化学习模块用于去除数据集中的噪声，其策略网络由卷积神经网络构成。策略网络包含预训练和再训练两个过程，在预训练中，使用预训练数据集对其进行监督训练。在再训练过程中，获取联合抽取网络的奖励来对策略网络进行更新，是一个非监督学习过程。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 实体 关系 联合 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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