一种基于深度学习的命名实体关系抽取与构建方法

摘要

本发明提供了一种基于深度学习的命名实体关系抽取与构建方法，用于互联网信息技术领域。本方法针对某一特定领域，在垂直网站上抓取领域内的新闻数据，对获取的新闻数据进行预处理；新闻数据分词，抽取关键词，生成行业词库，利用行业词库对新闻数据重新分词；抽取种子词库；无监督构建实体关系网络，从新闻数据中抽取包含两个以上实体的句子，抽取句子中的动词以及对应的文档，对抽取的文档建立基于深度学习的词聚类模型，根据动词描述的词之间的关系，构建实体关系网络；定义实体关系类别，对实体关系网络中的每个实体对，进行关系分类。本发明不需投入大规模人力对样本数据进行标记，语料库的依赖性低，抽取实体关系的性能高。