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申请/专利权人：广州楹鼎生物科技有限公司
摘要：本发明公开了一种化学信息抽取模型的训练方法、抽取方法、装置、设备及存储介质。训练方法包括：获取训练集，训练集包括多条化工语句样本，化工语句样本标注有参考化学信息，对化工语句样本中的字符进行表征，得到各字符的表征向量，将表征向量输入化学信息抽取模型中进行处理，得到化工语句样本中存在参考化学信息的概率，基于概率和参考化学信息计算化工语句样本的交叉熵损失，基于交叉熵损失更新化学信息抽取模型的参数。通过上述化学信息抽取模型的训练方法训练出化学信息抽取模型，以便从包含非半结构化数据的化学信息的化工文献中提取结构化数据，便于数据管理，对化工行业的科研、生产、实验提供巨大的帮助。
主权项：1.一种化学信息抽取模型的训练方法，其特征在于，包括：获取训练集，所述训练集包括多条化工语句样本，所述化工语句样本标注有参考化学信息；对所述化工语句样本中的字符进行表征，得到各字符的表征向量；将所述表征向量输入化学信息抽取模型中进行处理，得到所述化工语句样本中存在所述参考化学信息的概率；基于所述概率和参考化学信息计算所述化工语句样本的交叉熵损失；基于所述交叉熵损失更新所述化学信息抽取模型的参数；所述将所述表征向量输入化学信息抽取模型中进行处理，得到所述化工语句样本中存在所述参考化学信息的概率，包括：从所述化工语句样本中第i个字符的k邻域内的字符的k个表征向量中提取第一特征；将所述第一特征分别输入基于所述参考化学信息中的第一化学实体的第一门控卷积网络和基于参考化学信息中的第二化学实体的第二门控卷积网络中进行处理，得到第一上下文特征向量和第二上下文特征向量；将所述第一上下文特征向量和所述第二上下文特征向量分别输入基于所述第一化学实体与所述第二化学实体之间的关联关系的注意力网络中进行处理，得到第一注意力特征向量和第二注意力特征向量；将所述第一注意力特征向量与所述第二注意力特征向量拼接，得到拼接向量；将所述拼接向量输入分类器中进行处理，得到所述化工语句样本中存在所述参考化学信息的概率。
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百度查询： 广州楹鼎生物科技有限公司 一种化学信息抽取模型的训练方法、抽取方法、装置、设备及存储介质
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