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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明提供一种基于预训练语言模型的实体关系抽取方法及装置。该方法包括：基于种子知识从待抽取知识文本库获取相应的候选模板；对所述候选模板进行排序及筛选，确定Prompt模板；基于所述Prompt模板生成的提示文本、预训练语言模型以及PromptTuning方式对原始输入信息进行实体知识挖掘，获得相应的实体知识；将所述实体知识作为新的种子知识，利用所述新的种子知识进行挖掘以产生新的候选模板，并基于所述新的候选模板进行循环迭代处理，获得循环迭代处理过程中输出的知识挖掘结果。本发明提供的基于预训练语言模型的实体关系抽取方法，能够降低Prompt模板的标注成本，有效提高知识挖掘的效率。
主权项：1.一种基于预训练语言模型的实体关系抽取方法，其特征在于，包括：基于种子知识从待抽取知识文本库获取相应的候选模板；对所述候选模板进行排序及筛选，确定Prompt模板；基于所述Prompt模板生成的提示文本、预训练语言模型以及PromptTuning方式对原始输入信息进行实体知识挖掘，获得相应的实体知识；将所述实体知识作为新的种子知识，利用所述新的种子知识进行挖掘以产生新的候选模板，并基于所述新的候选模板进行循环迭代处理，获得循环迭代处理过程中输出的知识挖掘结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 一种基于预训练语言模型的实体关系抽取方法及装置
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