申请/专利权人：复旦大学;上海高德威智能交通系统有限公司

申请日：2022-10-10

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117909766A

主分类号：G06F18/23

分类号：G06F18/23;G06F18/214

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明提供一种基于人工引导的开放信息抽取聚类方法，首先对于预定义关系的标注数据，在聚类空间中拉近相同关系的表示；对于未标注数据，设计了一种针对聚类的标签策略，选择若干点进行标注。然后在聚类空间中将所有点分配给最近的标注点并得到伪标签，基于该伪标签和未标注样本对BERT模型进行关系抽取训练。本发明的基于人工引导的开放信息抽取聚类方法将原来的OpenRE两阶段过程相统一，从而提高模型性能。同时可以有效减轻对未标注样本估计偏差造成较坏影响，可以广泛应用于各种分布的未标注数据。此外，本发明提出的OpenRE两阶段统一框架在该领域内并未采用过，为后续信息抽取聚类具有启发性。

主权项：1.一种基于人工引导的开放信息抽取聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，对于预定义关系的标注样本，在聚类空间中拉近该标注样本中相同关系的表示；步骤S2，对于未标注样本，采用针对聚类的标签策略筛选出若干密度较大同时两两将较远的点进行标注作为标注点；步骤S3，在聚类空间中选择距离所述标注点最近的点作为该标注点所在的簇，并分配伪标签；步骤S4，使用所述未标注样本和所述伪标签对预训练模型BERT进行关系抽取训练。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 复旦大学;上海高德威智能交通系统有限公司 基于人工引导的开放信息抽取聚类方法

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