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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所;騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利訓(xùn)練信息抽取模型和獲取知識(shí)圖譜的方法、裝置和設(shè)備獲國家發(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN111737552B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-10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(hào)為：202010500623.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N5/025；該發(fā)明授權(quán)訓(xùn)練信息抽取模型和獲取知識(shí)圖譜的方法、裝置和設(shè)備是由陳玉博;劉康;趙軍;曹鵬飛;閉瑋;劉曉江;鄭宇飛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-06-04向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本訓(xùn)練信息抽取模型和獲取知識(shí)圖譜的方法、裝置和設(shè)備在說明書摘要公布了：本申請涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種訓(xùn)練信息抽取模型和獲取知識(shí)圖譜的方法、裝置和設(shè)備，用以提高信息抽取模型的魯棒性。其中方法包括：對初始的第一信息抽取模型進(jìn)行訓(xùn)練，基于對噪音樣本的預(yù)測結(jié)果對第一信息抽取模型進(jìn)行更新，得到第一中間態(tài)模型；基于第一中間態(tài)模型對噪音樣本的預(yù)測結(jié)果與初始的第二信息抽取模型對非噪音樣本的預(yù)測結(jié)果的差異對第一信息抽取模型進(jìn)行更新，得到第二中間態(tài)模型；基于第二中間態(tài)模型對非噪音樣本的預(yù)測結(jié)果對第二中間態(tài)模型進(jìn)行更新，得到參考模型；基于預(yù)設(shè)平滑系數(shù)對參考模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，得到目標(biāo)信息抽取模型。本申請基于元學(xué)習(xí)的方式對模型參數(shù)進(jìn)行更新，更新后的模型更魯棒，構(gòu)建的知識(shí)圖譜更準(zhǔn)確。

本發(fā)明授權(quán)訓(xùn)練信息抽取模型和獲取知識(shí)圖譜的方法、裝置和設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種訓(xùn)練信息抽取模型的方法，其特征在于，該方法包括：獲取包含非噪音樣本集合和噪音樣本集合的訓(xùn)練樣本集，其中所述非噪音樣本集合中的每個(gè)非噪音樣本為已標(biāo)注非噪音標(biāo)簽的句子包，所述噪音樣本集合中的每個(gè)噪音樣本為已標(biāo)注噪音標(biāo)簽的句子包，每個(gè)句子包中包括多條用于描述實(shí)體與實(shí)體之間關(guān)聯(lián)信息的句子，所述句子為非結(jié)構(gòu)化自然語言文本，所述關(guān)聯(lián)信息包括實(shí)體之間的關(guān)系或?qū)嶓w涉及的事件；采用所述噪音樣本集合對初始的第一信息抽取模型進(jìn)行訓(xùn)練，并在訓(xùn)練過程中基于所述第一信息抽取模型對所述噪音樣本的預(yù)測結(jié)果與所述噪音樣本對應(yīng)的噪音標(biāo)簽之間的差異，對所述第一信息抽取模型進(jìn)行更新，得到第一中間態(tài)模型；基于所述第一中間態(tài)模型對所述噪音樣本的預(yù)測結(jié)果，與初始的第二信息抽取模型對所述非噪音樣本的預(yù)測結(jié)果之間的差異，對所述第一信息抽取模型進(jìn)行更新，得到第二中間態(tài)模型，其中所述第一信息抽取模型和所述第二信息抽取模型的參數(shù)相同，所述第二信息抽取模型用于指導(dǎo)所述第一信息抽取模型進(jìn)行訓(xùn)練；基于所述第二中間態(tài)模型對所述非噪音樣本的預(yù)測結(jié)果與所述非噪音樣本對應(yīng)的非噪音標(biāo)簽之間的差異，對所述第二中間態(tài)模型進(jìn)行更新，得到已訓(xùn)練的參考模型；基于預(yù)設(shè)平滑系數(shù)對所述已訓(xùn)練的參考模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，得到用于獲得實(shí)體關(guān)聯(lián)信息的目標(biāo)信息抽取模型，其中所述實(shí)體關(guān)聯(lián)信息用于構(gòu)建知識(shí)圖譜。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所;騰訊科技(深圳)有限公司，其通訊地址為：100190 北京市海淀區(qū)中關(guān)村東路95#中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。