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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳壹賬通智能科技有限公司申請的專利開放式實(shí)體關(guān)系的抽取方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113011189B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202110322883.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/284；該發(fā)明授權(quán)開放式實(shí)體關(guān)系的抽取方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)是由朱昱錦設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-03-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本開放式實(shí)體關(guān)系的抽取方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，提供一種開放式實(shí)體關(guān)系的抽取方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，用于解決現(xiàn)有的開放關(guān)系抽取難以處理不定類型關(guān)系的問題。開放式實(shí)體關(guān)系的抽取方法包括：預(yù)處理待處理的關(guān)系分類數(shù)據(jù)集的實(shí)體關(guān)系、字段長度和關(guān)系三元組得到待處理數(shù)據(jù)集；通過預(yù)先訓(xùn)練好的主干模型構(gòu)建初始無監(jiān)督生成模型，并通過待處理數(shù)據(jù)集對初始無監(jiān)督生成模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，得到目標(biāo)無監(jiān)督生成模型；對待處理文本進(jìn)行分詞和詞配對處理，得到預(yù)處理文本；通過目標(biāo)無監(jiān)督生成模型，對預(yù)處理文本進(jìn)行隱層向量轉(zhuǎn)換、實(shí)體關(guān)系預(yù)測和文本序列生成，得到目標(biāo)實(shí)體關(guān)系信息。此外，本發(fā)明還涉及區(qū)塊鏈技術(shù)，待處理的關(guān)系分類數(shù)據(jù)集可存儲于區(qū)塊鏈中。

本發(fā)明授權(quán)開放式實(shí)體關(guān)系的抽取方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種開放式實(shí)體關(guān)系的抽取方法，其特征在于，所述開放式實(shí)體關(guān)系的抽取方法包括：獲取待處理的關(guān)系分類數(shù)據(jù)集，對所述待處理的關(guān)系分類數(shù)據(jù)集的實(shí)體關(guān)系、字段長度和關(guān)系三元組進(jìn)行預(yù)處理，得到待處理數(shù)據(jù)集；其中，所述獲取待處理的關(guān)系分類數(shù)據(jù)集，對所述待處理的關(guān)系分類數(shù)據(jù)集的實(shí)體關(guān)系、字段長度和關(guān)系三元組進(jìn)行預(yù)處理，得到待處理數(shù)據(jù)集，包括：創(chuàng)建同義詞詞典，并獲取待處理的關(guān)系分類數(shù)據(jù)集，以及所述同義詞詞典中所述待處理的關(guān)系分類數(shù)據(jù)集對應(yīng)的目標(biāo)同義詞；通過所述目標(biāo)同義詞，對所述待處理的關(guān)系分類數(shù)據(jù)集進(jìn)行同義詞替換，得到增強(qiáng)數(shù)據(jù)集；按照預(yù)設(shè)實(shí)體字段長度和預(yù)設(shè)句長度，對所述增強(qiáng)數(shù)據(jù)集進(jìn)行過濾，得到過濾數(shù)據(jù)集；獲取所述過濾數(shù)據(jù)集的關(guān)系三元組集，通過預(yù)置的正則表達(dá)式，對所述關(guān)系三元組集進(jìn)行對齊處理和去重處理，得到待處理數(shù)據(jù)集；通過預(yù)先訓(xùn)練好的主干模型構(gòu)建初始無監(jiān)督生成模型，并通過所述待處理數(shù)據(jù)集，對所述初始無監(jiān)督生成模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，得到目標(biāo)無監(jiān)督生成模型；獲取待處理文本，并對所述待處理文本進(jìn)行分詞和詞配對處理，得到預(yù)處理文本；通過所述目標(biāo)無監(jiān)督生成模型，對所述預(yù)處理文本進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、隱層向量轉(zhuǎn)換、實(shí)體關(guān)系預(yù)測和文本序列生成，得到目標(biāo)實(shí)體關(guān)系信息；其中，所述通過所述目標(biāo)無監(jiān)督生成模型，對所述預(yù)處理文本進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、隱層向量轉(zhuǎn)換、實(shí)體關(guān)系預(yù)測和文本序列生成，得到目標(biāo)實(shí)體關(guān)系信息，包括：將所述預(yù)處理文本的數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換為所述目標(biāo)無監(jiān)督生成模型的編碼輸入格式，得到轉(zhuǎn)換文本，所述目標(biāo)無監(jiān)督生成模型包括編碼器和解碼器；通過所述編碼器對所述轉(zhuǎn)換文本進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，得到隱層向量；通過所述解碼器，基于預(yù)置的貪心算法和所述隱層向量，從預(yù)置的詞典中獲取對應(yīng)的目標(biāo)字詞；根據(jù)所述目標(biāo)字詞生成文本序列得到目標(biāo)實(shí)體關(guān)系信息。

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