买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：华南师范大学

摘要：本发明涉及一种实体关系抽取方法、装置、电子设备及存储介质。本发明的一种实体关系抽取方法包括：获取待抽取实体关系的文本；将所述文本输入BERT预训练模型，提取所述文本的句子特征，得到所述文本中每个位置的单词对应的隐藏向量；将所述隐藏向量输入实体识别层，得到所述文本中所有的实体和实体类型；将所述文本中的单词和所述文本中的实体进行连接得到的Token输入自注意力层，计算整个序列中Token的两两相似度，得到任意距离的长距离依赖性；将所述自注意力层的输出序列输入多叉解码树，解码得到所述文本的实体关系三元组。本发明的一种实体关系抽取方法，使用深度多叉解码树抽取关系三元组，可以有效的解决单实体多关系问题。

主权项：1.一种实体关系抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待抽取实体关系的文本；将所述文本输入BERT预训练模型，提取所述文本的句子特征，得到所述文本中每个位置的单词对应的隐藏向量；将所述隐藏向量输入实体识别层，得到所述文本中所有的实体和实体类型；将所述文本中的单词和所述文本中的实体进行连接得到的Token输入自注意力层，计算整个序列中Token的两两相似度，得到任意距离的长距离依赖性；将所述自注意力层的输出序列输入多叉解码树，解码得到所述文本的实体关系三元组；其中，所述实体识别层包括Span表示层和Span分类器；将所述隐藏向量输入实体识别层，得到所述文本中所有的实体和实体类型，包括：将所述隐藏向量输入所述Span表示层，得到标记序列S:＝hi,hi+1,…,hi+k，其中，hi为所述文本中序号为i的单词对应的隐藏向量；使用融合函数g生成候选Span表达式Es:＝ghi,hi+1,…,hi+k，其中，Es为候选Span，hi为所述文本中序号为i的单词对应的隐藏向量；在所述候选Span中添加关键词C，得到Span的最终表达Xs:＝EsoC，其中Xs为Span的最终表达，o表示连接符号；将所述Span的最终表达输入到softmax分类器中，使用以下公式，得到每一个Span对应的实体类型得分：ECS＝softmaxXs其中，ECS表示实体类型得分；将Span分类器输出的每一个Span对应的得分最高的实体类型，作为所述Span对应的实体类型；过滤掉none类型的Span，留下一组Spans构成实体，得到所述文本中所有的实体和实体类型；其中，所述多叉解码树包括第一实体解码层、关系解码层和第二实体解码层；将所述自注意力层的输出序列输入多叉解码树，解码得到所述文本的实体关系三元组，包括：将所述自注意力层的输出序列输入所述第一实体解码层，使用以下公式解码选择出第一实体：e1＝Sighselfwe1+e1其中，we1为权重，be1为偏秩；hself为自注意力层的输出；将所述自注意力层的输出序列输入所述关系解码层，使用以下公式，得到关系预测可能性大小：Posibler＝oftmaxhselfwr+br其中，wr为权重，br为偏秩；hself为自注意力层的输出；将所述自注意力层的输出序列输入所述第二实体解码层，使用以下公式，在整个序列上预测第一和关系R对应的第二实体：Posible2＝oftmaxhselfwe2+e2其中，we2为权重，be2为偏秩；hself为自注意力层的输出；使用所述第一实体、关系R和对应的第二实体，得到所述文本的实体关系三元组。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华南师范大学 一种实体关系抽取方法、装置、电子设备及存储介质