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申请/专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司
摘要：本申请公开了一种实体关系抽取方法及相关模型训练方法、装置及电子设备，涉及信息技术领域，以解决医疗领域实体关系抽取准确性的问题。该方法包括：获取待识别的医疗文本数据；将医疗文本数据输入命名实体识别模型进行实体识别得到包括医疗文本数据中各个实体的第三实体识别结果；基于待定关系提示信息，分别对第三实体识别结果中的每两个实体，生成至少一条待定关系提示文本，每条待定关系提示文本分别对应不同的待定关系；将每两个实体的至少一条待定关系提示文本输入实体关系抽取模型进行实体关系预测，得到每两个实体之间的至少一种关系。本申请实施例可基于提示学习的方法，准确地抽取出医疗领域实体间的多重关系。
主权项：1.一种实体关系抽取模型训练方法，其特征在于，包括：获取医疗文本训练集；将所述医疗文本训练集中的第一医疗文本训练数据输入预先训练好的命名实体识别模型进行实体识别，得到第一实体识别结果，其中，所述命名实体识别模型是预先利用医疗文本训练集中的第二医疗文本训练数据对初始的命名实体识别模型进行训练得到的；基于预先设定的待定关系提示信息和所述第一实体识别结果，分别对所述第一实体识别结果中的每两个实体，生成至少一条待定关系提示文本，每条所述待定关系提示文本分别对应不同的待定关系；将所述第一实体识别结果中的每两个实体的至少一条待定关系提示文本，输入预先训练好的第二预训练语言模型进行实体关系预测，得到第一实体关系预测结果，其中，所述第一实体关系预测结果指示所述第一实体识别结果中的每两个实体之间的至少一种关系；根据所述第一实体关系预测结果，调整所述第二预训练语言模型的模型参数，以得到训练好的实体关系抽取模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国移动通信有限公司研究院 中国移动通信集团有限公司 实体关系抽取方法及相关模型训练方法、装置及电子设备
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