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申请/专利权人：北京国双科技有限公司

摘要：本发明提供了从询问笔录中提取特定事件关系的方法及装置，该方案将关系及关系所涉及的实体组合成关系三元组，然后，训练能够识别预设关系三元组的关系推选模型。并利用训练好的关系推选模型从待处理询问笔录文本中识别出学习的关系三元组。该方案不需要总结每一种关系对应的所有表述规则，因此，适用于表达方式口语化的询问笔录文本，而且，通过学习关系三元组对应的文本特征能够识别出各种不同表述方式描述的同一关系，因此提高了准确率。

主权项：1.一种从询问笔录中提取特定事件关系的方法，其特征在于，包括：获取待处理询问笔录文本对应的文本特征向量，所述文本特征向量表征所述待处理询问笔录文本的上下文语义信息；基于预先训练得到的关系推选模型，分析所述文本特征向量，得到所述待处理询问笔录文本所包含的与特定事件关联的至少一个预设关系三元组，以及每一个所述预设关系三元组所对应的置信度，其中所述预设关系三元组包括所述特定事件所涉及的两个实体及所述两个实体间的有向关系；依据所述置信度确定所述待处理询问笔录文本对应的至少一个目标关系三元组；其中，所述基于预先训练得到的关系推选模型，分析所述文本特征向量，得到所述待处理询问笔录文本所包含的与特定事件关联的至少一个预设关系三元组，以及每一个所述预设关系三元组所对应的置信度，包括：分析所述待处理询问笔录文本的文本特征向量获得所述待处理询问笔录文本包含的所有预设关系向量，所述预设关系向量包括预设关系类别及该预设关系类别涉及的实体在所述待处理询问笔录文本中的位置信息；依据所述位置信息从所述待处理询问笔录文本中提取得到所述预设关系类别涉及的实体；将所述预设关系类别和所涉及的实体组合成一个预设关系三元组；获取每一个预设关系三元组对应的置信度；其中，训练关系推选模型的过程，包括：获取询问笔录训练样本，所述询问笔录训练样本标注有该训练样本所包含的与所述特定事件关联的关系三元组；从所述询问笔录训练样本中提取得到文本特征向量，其中，所述文本特征向量表征所述询问笔录训练样本的上下文语义信息；分析所述询问笔录训练样本对应的文本特征向量获得所述询问笔录训练样本对应的关系预测结果；依据同一询问笔录训练样本对应的关系三元组及关系预测结果，反复优化所述关系推选模型的参数得到目标关系推选模型。

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