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龙图腾网恭喜广东小天才科技有限公司申请的专利一种基于半监督学习的人机交互方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111913563B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-11-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201910377324.X，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种基于半监督学习的人机交互方法及装置是由张平设计研发完成，并于2019-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于半监督学习的人机交互方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于半监督学习的人机交互方法，包括：通过半监督学习获取关系抽取模型；获取用户语音信息；识别用户语音信息，获得用户指定的目标实体及目标文本；根据用户指定的目标文本获取目标文本包含的文本内容；通过关系抽取模型对文本内容进行实体关系抽取，获得目标文本包含的实体对及其关系；根据目标实体，结合文本信息包含的实体对及其关系，给予用户以相应的反馈。此外，本发明还公开了一种基于半监督学习的人机交互装置，本发明基于半监督学习来进行实体关系抽取，无需海量标签数据，节省了人工，降低了复杂度，从而可以准确抽取出有效信息，进而给予用户以相应反馈，实现了良好的人机互动。

本发明授权一种基于半监督学习的人机交互方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督学习的人机交互方法，其特征在于，包括：通过半监督学习获取关系抽取模型；获取用户语音信息；识别所述用户语音信息，获得所述用户指定的目标实体及目标文本；根据所述用户指定的目标文本获取所述目标文本包含的文本内容；通过所述关系抽取模型对所述文本内容进行实体关系抽取，获得所述目标文本包含的实体对及其关系；根据所述目标实体，结合所述文本内容包含的实体对及其关系，给予所述用户以相应的反馈；其中，所述的通过半监督学习获取关系抽取模型包括：获取标记过实体关系的文本样本及未标记过实体关系的文本样本；通过所述标记过实体关系的文本样本对初始模型进行训练，获得初始关系抽取模型；通过迭代的方法，利用所述未标记过实体关系的文本样本对所述初始关系抽取模型进行训练与修正，获得最终的关系抽取模型；通过关系抽取模型对所述文本内容进行实体关系抽取，获得所述目标文本包含的实体对及其关系具体包括：根据所述目标实体，在所述目标文本的文本内容中查找与所述目标实体相关的关联语句；将查找到的所有与所述目标实体相关的关联语句通过所述关系抽取模型进行关系抽取，获取与所述目标实体相关的关联实体及与所述关联实体对应的关系。

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