[发明专利]实体关系抽取模型的训练方法和抽取实体关系的方法在审
| 申请号： | 201910883330.2 | 申请日： | 2019-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN110619053A | 公开（公告）日： | 2019-12-27 |
| 发明（设计）人： | 钟辉强;尹存祥;方军;刘亮;骆金昌 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36 |
| 代理公司： | 11313 北京市铸成律师事务所 | 代理人： | 包莉莉;武晨燕 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种实体关系抽取模型的训练方法和抽取实体关系的方法，涉及大数据领域。具体实现方案为：根据已知数据库中的实体关系三元组，匹配训练文本，实体关系三元组中包括已知实体对和已知实体对对应的已知关系，训练文本中包括已知实体对；基于初始模型预测已知实体对在训练文本中的关系，得到预测关系；根据多个训练文本对应的已知关系和预测关系之间的差值，调整初始模型的参数，得到实体关系抽取模型，实体关系抽取模型用于预测目标实体对在目标文本中的关系。本申请的技术方案不需要对训练文本中的实体关系进行人工标注，从而可以快速抽取实体关系。 | ||
| 搜索关键词： | 实体关系 训练文本 抽取 初始模型 三元组 预测 目标文本 人工标注 已知数据 预测目标 大数据 申请 匹配 | ||
【主权项】：
1.一种实体关系抽取模型的训练方法，其特征在于，包括：/n根据已知数据库中的实体关系三元组，匹配训练文本，所述实体关系三元组中包括已知实体对和所述已知实体对对应的已知关系，所述训练文本中包括所述已知实体对；/n基于初始模型预测所述已知实体对在所述训练文本中的关系，得到预测关系；/n根据多个所述训练文本对应的已知关系和预测关系之间的差值，调整所述初始模型的参数，得到实体关系抽取模型，所述实体关系抽取模型用于预测目标实体对在目标文本中的关系。/n
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