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申请/专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种实体关系获取方法、装置、设备及存储介质，用于提高实体词组间实体关系预测的准确性。所述方法包括：对待识别的语料文本进行实体抽取，获得实体词组；使用预设向量提取模型对预置字词块进行字词向量表征及提取，得到待识别的语料文本对应的字词向量；使用预设向量提取模型对预先得到的实体词组进行字词向量表征及提取，得到实体词组的字词向量；将待识别语料文本的字词向量与实体词组的字词向量进行向量融合处理，得到融合向量；使用预设特征向量提取模型对融合向量进行特征向量提取，得到特征向量，特征向量包含实体关系；使用多类别多标签识别模型对特征向量进行预测，得到对应的所有实体关系集合。
主权项：1.一种实体关系获取方法，其特征在于，包括：对待识别的语料文本进行实体抽取，获得对应的具有实体关系的实体词组；使用预设分词算法对所述待识别的语料文本进行分词处理，获取对应的预置字词块；使用预设向量提取模型对预置字词块进行字词向量表征及提取，得到所述待识别的语料文本对应的字词向量；使用所述预设向量提取模型对预先得到的实体词组进行字词向量表征及提取，得到所述实体词组的字词向量；将所述待识别语料文本的字词向量与所述实体词组的字词向量进行向量融合处理，得到对应的融合向量，所述向量融合处理包括采用向量拼接处理、向量平均化处理、向量池化处理、向量加权和处理中至少一种处理方式、或至少两种处理方式的组合处理方式；使用预设特征向量提取模型对所述融合向量进行特征向量提取，得到对应的特征向量，所述特征向量包含实体关系；使用预设的多类别多标签识别模型对所述特征向量进行预测，得到所述实体词组对应的所有实体关系集合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国平安人寿保险股份有限公司 实体关系获取方法、装置、设备及存储介质
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