基于多任务联合神经网络模型的家族图谱自动构建方法

摘要

基于多任务联合神经网络模型的家族图谱自动构建方法，首先建立多任务联合神经网络模型；然后训练端到端的联合神经网络模型；再优化端到端的联合神经网络模型，得到最终模型；最后通过最终模型构建家族图谱。本发明的多任务联合模型避免了在所有实体间两两配对进行关系分类，模型输出的冗余性大大降低。本发明提出的联合提取方法也能应用于其他的数据领域上，能在信息提取任务上体现出很好的时间效率和准确性。本发明从效率、精度两方面改善实体抽取及关系分类任务的表现，能灵活的扩展到构建家族图谱任务外的其他需要抽取实体，并进行关系分类的任务中去。