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申请/专利权人：广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司
申请日：2022-11-17
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118052200A
主分类号：G06F40/126
分类号：G06F40/126;G06F40/295;G06F16/35;G06N3/0442;G06F40/30
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明涉及深度学习领域，具体公开了一种端到端的关系三元组抽取方法、装置、设备和存储介质，其中包括：获取文本；对文本进行编码，获得文本的文本向量；根据文本向量、当前时刻之前的三元组累加结果和前一时刻的隐藏层结果输入LSTM解码器进行计算，得到当前时刻的隐藏层结果；根据当前时刻的隐藏层结果和文本向量，利用预测模型进行计算，得到当前时刻的三元组；将生成的所述三元组进行累加，得到当前时刻的所述三元组累加结果；判断关系表征向量是否为预设标志；若否，则循环上述的步骤；若是，则输出每一时刻的三元组，得到三元组集合。本发明解决了传统三元组抽取方式出现的错误传播、信息冗余、忽略子任务内在联系的技术问题。
主权项：1.一种端到端的关系三元组抽取方法，其特征在于，包括：S1：获取文本；S2：对所述文本进行编码，获得所述文本的文本向量；S3：根据所述文本向量、当前时刻之前的三元组累加结果和前一时刻的隐藏层结果输入LSTM解码器进行计算，得到当前时刻的隐藏层结果；S4：根据当前时刻的所述隐藏层结果和所述文本向量，利用预测模型进行计算，得到当前时刻的三元组，其中，所述三元组包括头实体向量、尾实体向量和关系表征向量；S5：将生成的所述三元组进行累加，得到当前时刻的所述三元组累加结果；S6：判断所述关系表征向量是否为预设标志；S7：若否，则循环S3、S4、S5的步骤；S8：若是，则输出每一时刻的三元组，得到三元组集合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司 端到端的关系三元组抽取方法、装置、设备和存储介质
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