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摘要：本发明公开了一种关系抽取联合模型训练方法、关系抽取方法、设备及介质，包括以下步骤：获取公告文本信息，将文本信息预处理以得到文本序列，利用预训练模型提取文本序列的特征向量，特征向量包括训练向量；利用训练向量训练得到文本二分类模型、关系抽取模型，联合文本二分类模型与关系抽取模型以得到联合模型，联合模型以分类结果及主语语义结果为中间输出，将分类结果与主语语义结果相乘以得到主语结果，以主语结果为条件，对输入的文本信息进行条件层归一化，得到第二关系结果及第二客体结果，联合模型以主语结果、第二关系结果、第二客体结果为最终输出。可以减少抽取结果中与目标关键信息无关的信息，提升关系抽取结果的精确性。
主权项：1.一种关系抽取联合模型训练方法，其特征在于，具体包括以下步骤：获取公告文本信息，将所述文本信息预处理以得到文本序列，所述文本序列包括有效文本序列与无效文本序列，所述有效文本序列包括有效标记与指定关系标记，所述无效文本序列包括无效标记；利用预训练模型提取所述文本序列的特征向量，所述特征向量包括训练向量；利用所述训练向量分别对第一模型、第二模型进行训练以得到文本二分类模型、关系抽取模型，所述文本二分类模型以文本信息为输入，以分类结果为输出，所述分类结果包括有效结果与无效结果；所述关系抽取模型以文本信息为输入，得到主语语义结果，以所述主语语义结果为条件，对输入的文本信息进行条件层归一化，得到第一关系结果及第一客体结果，所述关系抽取模型以所述主语语义结果、所述第一关系结果、所述第一客体结果为输出；联合所述文本二分类模型与所述关系抽取模型以得到联合模型，所述联合模型以文本信息为输入，以分类结果及主语语义结果为中间输出，将所述分类结果与所述主语语义结果相乘以得到主语结果，以所述主语结果为条件，对输入的文本信息进行条件层归一化，得到第二关系结果及第二客体结果，所述联合模型以所述主语结果、所述第二关系结果、所述第二客体结果为最终输出。
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