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申请/专利权人：浙江大学;宁波市天一阁博物院(宁波市保国寺古建筑博物馆);杭州银美科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于古文典籍的知识抽取方法，涉及自然语言处理技术领域，包括S1：选择带标点符号的古文典籍文本在预训练模型上进行预训练以及微调，获得预测古文典籍标点符号模型；S2：将文本输入预测古文典籍标点符号模型中，得到含有标点符号的文本；S3：对含有标点符号的文本预处理，得到词向量文本；S4：对词向量文本进行实体抽取和分类，并标注需要关系抽取的实体为主体，得到标记文本；S5：对标记文本进行预处理，得到词向量+位置向量文本；S6：对词向量+位置向量文本进行关系抽取，获得实体‑关系‑实体结构的三元组关系数据集；本发明还提供了一种运行上述方法的系统以及存储系统的存储介质，能够有效的对古文进行知识抽取。
主权项：1.一种基于古文典籍的知识抽取方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：选择带标点符号的古文典籍文本在预训练模型上进行预训练以及微调，获得预测古文典籍标点符号模型；S2：将文本输入步骤1中得到的预测古文典籍标点符号模型中，得到含有标点符号的文本；S3：对含有标点符号的文本进行词向量化预处理，得到词向量文本；S4：通过实体识别模型对词向量文本进行实体抽取和分类，并标注需要关系抽取的实体为主体，得到标记文本；S5：对标记文本进行词向量+位置向量的预处理，得到词向量+位置向量文本；S6：通过关系抽取模型对词向量+位置向量文本进行关系抽取，获得实体-关系-实体结构的三元组关系数据集；S7：根据步骤S6生成的三元组关系数据集，生成知识图谱。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 宁波市天一阁博物院(宁波市保国寺古建筑博物馆) 杭州银美科技有限公司 基于古文典籍的知识抽取方法、系统及存储介质
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