基于联合训练模型的信息抽取方法和系统

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摘要

本发明提出一种基于联合训练模型的信息抽取方法和系统，属于自然语言处理和深度学习技术领域。为解决现有信息抽取技术中存在的耗费大量的人力和时间、模型的灵活性不高、错误传递和信息抽取不完全的问题，本发明包括：对语料进行标注，得到包含标注信息的训练语料；对训练语料进行采样；将采样后的语料中的每个字转化成词向量；将所述词向量输入两个基于不同神经网络的深度学习模型进行联合训练，迭代更新联合模型的神经网络参数，得到训练好的信息抽取联合模型；将待抽取的文本输入所述信息抽取联合模型，提取出包含头实体、尾实体和实体关系的三元组信息。

基本信息

专利标题：

基于联合训练模型的信息抽取方法和系统

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110968660A

申请号：

CN201911253350.8

公开（公告）日：

2020-04-07

申请日：

2019-12-09

授权号：

CN110968660B

授权日：

2022-05-06

发明人：

饶璐孙锐

申请人：

四川长虹电器股份有限公司

申请人地址：

四川省绵阳市高新区绵兴东路35号

代理机构：

成都虹桥专利事务所(普通合伙)

代理人：

郝迎宾

优先权：

CN201911253350.8

主分类号：

G06F16/31

IPC分类号：

G06F16/31 G06F40/289 G06N3/04 G06N3/08