一种自然语言要素抽取模型的训练方法及装置

摘要

本申请公开了一种自然语言要素抽取模型的训练方法及装置，该方法包括：通过利用目标领域的知识图谱中各个节点的目标表示结果，对自然语言要素抽取模型进行训练。由于知识图谱是基于目标领域中大量且全面的理论知识以及应用实例建立的，因而，知识图谱能够全面具体地概括目标领域的相关知识，使得基于知识图谱进行训练的自然语言要素抽取模型能够对目标领域内的要素更敏感，而且，还使得该自然语言要素抽取模型不仅能够通过目标文本的上下文找寻答案应该分布的位置，还能够在一些上下文中的答案信息不那么明显的情况下，准确地找寻答案应该分布的位置，从而提升了自然语言要素抽取模型的要素抽取能力。