基于深度神经网络和标注策略的多标签实体-关系联合提取方法

摘要

本发明提供基于深度神经网络和标注策略的多标签实体‑关系联合提取方法，基于标注策略的联合提取方法，可以有效的避免在命名实体识别子任务中产生的错误会传播至关系分类子任务中和忽视了两个子任务间相互作用的弊端。同时，本发明使用Tree‑GRU作为编码层，可以使模型更加充分的学习到整个句子的依存句法信息，为准确识别两个实体间是否存在关系及存在关系的类型带来帮助。此外，由于海量文本本身具有的复杂性，一个实体可能包含在多种关系中，多标签分类器的使用，很好地解决了上述问题。本发明的方法在不同的数据领域上都取得了较好的结果，能高效准确智能地从海量文本数据中提取有实用价值以及研究意义的信息。