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基于图神经网络的中文开放信息抽取方法和装置

摘要

本发明提供一种基于图神经网络的中文开放信息抽取方法和装置,包括:将待测中文语句文本输入谓语抽取模型,输出谓语结果;谓语抽取模型是基于样本中文语句文本和谓语标签进行训练得到的,谓语抽取模型训练时的网络结构包括顺次连接的嵌入词性的字符上下文表示网络、第一多粒度依存图字符表示神经网络和谓语区间分类网络;将谓语结果和待测中文语句文本输入主宾抽取模型,输出主语结果和宾语结果;主宾抽取模型是基于样本中文语句文本和主谓宾三元组标签进行训练得到的,主宾抽取模型训练时的网络结构与谓语抽取模型架构相同。本发明提供的方法和装置,实现了融合分词和依存句法信息,提高了抽取开放的事实主谓宾知识三元组的准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN113705196A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学;

    申请/专利号CN202110882753.X

  • 申请日2021-08-02

  • 分类号G06F40/211(20200101);G06F40/216(20200101);G06F40/253(20200101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构11002 北京路浩知识产权代理有限公司;

  • 代理人程琛

  • 地址 100084 北京市海淀区双清路30号清华大学

  • 入库时间 2023-06-19 13:24:42

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