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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明提供一种融合关系短语知识的关系抽取方法、装置和电子设备，包括：确定待抽取关系语句，以及该语句中的待抽取关系的两个实体的位置信息；将所述待抽取关系语句和所述位置信息输入抽取模型，输出所述两个实体的关系类型；其中，所述抽取模型是基于样本语句、对应的样本头尾实体位置和对应的头尾实体间关系类型标签进行训练得到的，所述抽取模型训练时的网络结构包括语句编码器、协同切割关系短语表示网络、关系记忆网络和关系短语类别分类网络。本发明提供的方法、装置和电子设备，实现了融合关系短语的语义信息到关系类型中，提高了语句中关系类型抽取的准确率。
主权项：1.一种融合关系短语知识的关系抽取方法，其特征在于，包括：确定待抽取关系语句，以及该语句中的待抽取关系的两个实体的位置信息；将所述待抽取关系语句和所述位置信息输入抽取模型，输出所述两个实体的关系类型；其中，所述抽取模型是基于样本语句、对应的样本头尾实体位置和对应的头尾实体间关系类型标签进行训练得到的，所述抽取模型训练时的网络结构包括语句编码器、协同切割关系短语表示网络、关系记忆网络和关系短语类别分类网络；所述抽取模型训练时的网络结构包括语句编码器、协同切割关系短语表示网络、关系记忆网络和关系短语类别分类网络，具体包括：所述抽取模型的训练过程中，语句编码器用于将输入的样本语句、对应的样本头尾实体位置进行编码，得到包含头尾实体位置信息的样本语句向量，并输出至关系短语类别分类网络；协同切割关系短语表示网络用于将输入的任意两个采样的样本语句组成的键值句查询句对进行编码，得到所述键值句的关系短语表示向量，并输出至关系记忆网络；所述关系记忆网络用于对输入的所述关系短语表示进行聚类表示，得到聚类后关系短语表示向量更新关系记忆网络中的参数，并将更新后关系记忆网络输出至所述关系短语类别分类网络；所述关系短语类别分类网络用于基于所述样本语句向量和更新后关系记忆网络确定抽取关系类型的概率分布；所述抽取关系类型的概率分布和所述聚类后关系短语表示向量用于构建所述抽取模型训练时的损失函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 融合关系短语知识的关系抽取方法、装置和电子设备
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