一种基于强化学习算法的实体关系联合抽取模型构建方法
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摘要
本发明公开了一种基于强化学习算法的实体关系联合抽取模型构建方法，包括：输入文本，采用联合抽取标注策略对原始语料中的每条语句的词语进行实体关系标注；将文本转化为word2vec向量；预训练LSTM联合抽取器；初始化训练器网络并打乱袋子顺序；计算当前语句奖励值；计算总期望奖励值；利用优化函数更新模型参数；如果模型已收敛，对模型进行超参数的调优训练；如果超参数为最优解，生成最终的实体关系联合抽取方案。本发明基于策略梯度优化算法构建强化学习模型，能对复杂的自然语言类型原始语料的语句实体关系联合抽取问题进行有效求解，并能有效提高实体关系抽取的准确率和F1值。
基本信息
专利标题 ：
一种基于强化学习算法的实体关系联合抽取模型构建方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110807069A
申请号 ：
CN201911011199.7
公开（公告）日 ：
2020-02-18
申请日 ：
2019-10-23
授权号 ：
CN110807069B
授权日 ：
2022-06-07
发明人 ：
何霆孙偲王华珍王成李海波吴雅婷许晓泓廖永新
申请人 ：
华侨大学
申请人地址 ：
福建省泉州市丰泽区城东城华北路269号
代理机构 ：
厦门市首创君合专利事务所有限公司
代理人 ：
张松亭
优先权 ：
CN201911011199.7
主分类号 ：
G06F16/28
IPC分类号 ：
G06F16/28 G06F16/36 G06F40/284
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/28
••以数据库模型为特征的数据库，例如，关系或对象模型
法律状态
2022-06-07 ：
授权
2020-03-13 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/28
申请日 : 20191023
申请日 : 20191023
2020-02-18 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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