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申请/专利权人：孙炜
摘要：本发明提供了一种在自然语言文本中训练关系抽取模型和抽取嵌套命名实体关系的方法。本发明包括训练步骤和关系抽取过程两大步骤，能够通过实施本发明的技术方案可解决现有技术中单独算法训练和抽取过程中，端到端错误放大的问题和过程中干预调试困难的技术问题；实施本发明的技术方案，通过系统化一个单独算法训练和抽取过程，可实现的高效、精准、多层次和适用多应用场景的关系抽取的技术效果。
主权项：1.一种在自然语言中训练嵌套命名实体关系抽取模型的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：准备语料库，对语料库中的文本经行标记；S2：获取当前语料库中训练文本，训练抽取模型，作为当前一级抽取模型；S3：对于当前语料库中文本整理优化并生成新语料库；生成新语料库包含文本嵌套替换过程，从第二级开始，对文本做整理优化时，所述文本嵌套替换是指一个关系的最左边和最右边两个实体间的所有文本替换为具有代表性的词汇；如果被替换文本中存在其他实体并且该实体所属关系并非当前所述关系，则该实体被复制并且放置于上述具有代表性的词汇旁边；S4：判断当前状态是否满足训练停止条件，若结果为假，则将上一级抽取模型当做当前一级抽取模型并执行S2，若结果为真，则执行S5；S5：输出所有经过训练的模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 孙炜 一种训练关系抽取模型并抽取嵌套命名实体关系的方法
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