基于概率图模型的文本属性抽取方法、装置及计算机设备

摘要

本发明公开了基于概率图模型的文本属性抽取方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能技术，包括将所接收待处理文本输入至BERT神经网络模型得到对应的文本表征输出；将文本表征输出输入至多任务学习分类模型，得到对应的实体类型；将实体类型依次进行递归、向量拼接、特征融合和必要属性抽取，得到实体中的必要属性和必要属性的起始终止位置；将实体中的必要属性和必要属性的起始终止位置依次进行实体表征向量提取、向量拼接特征融合和非必要属性抽取，得到实体中的非必要属性和非必要属性的起始终止位置。实现了对数据的属性抽取准确率的提升，而且对待处理文本的数据格式无限制，可以输入任何结构化的数据或者非结构化的数据。