申请/专利权人：北京工业大学

申请日：2021-02-14

公开（公告）日：2021-06-08

公开（公告）号：CN112926325A

主分类号：G06F40/295(20200101)

分类号：G06F40/295(20200101);G06F40/30(20200101);G06N3/04(20060101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.06.25#实质审查的生效;2021.06.08#公开

摘要：本发明涉及一种基于BERT神经网络的中文人物关系抽取方法，用于解决非结构化的中文文本内人物关系难以抽取的技术问题，具体内容包括数据收集模块，对训练数据的获取、清洗、标注；特征获取与关系抽取模块，包括对句子上下文编码、命名实体识别、实体关系的预测；关系存储模块和应用服务模块，利用图数据库存储文本人物关系抽取出的人物实体关系图谱，基于SOA设计核心业务服务API接口，提供数据交互服务，Docker容器封装系统应用，使系统平台具有高可移植性和可扩展性，最终提供文本人物关系知识图谱功能。本发明能够有效地解决目前所面临的人物关系抽取召回率低、关系不准等问题。以达到更好的关系抽取平台服务。

主权项：1.一种基于BERT神经网络的中文人物关系抽取系统，其特征在于，包括：数据收集模块,对训练数据的获取、数据清洗、数据的标注，使用收集到的数据作为训练数据，获得各句子中存在的人物实体标签以及人物实体标签间的关系标签；特征获取与关系抽取模块，包括对每个句子进行上下文编码、对每个句子的上下文语义表征进行命名实体识别、综合其上下文语义表征和命名实体识别结果以及关系标签嵌入表示，预测每个句子中所有的实体关系；关系存储模块和应用服务模块，利用图数据库存储文本人物关系抽取出的人物实体关系图谱，基于SOA设计核心业务服务API接口，提供数据交互服务，Docker容器封装系统应用，最终提供文本人物关系知识图谱功能。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京工业大学 基于BERT神经网络的中文人物关系抽取构建方法

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