[发明专利]实体关系提取方法

权利要求书

1.一种实体关系提取方法，其特征在于，包括：

根据实体的描述信息标注数据集中的负样本，以将所述负样本划分为真正的负样本和无法确定的样本；

赋予所述无法确定的样本关系标签，以构造新的训练集；

根据双向门控循环单元对新的训练集进行关系特征提取，以获得实体关系；

其中，所述赋予所述无法确定的样本关系标签的方法包括：第一方法或者第二方法；

所述第一方法包括：根据对抗生成网络的生成模型给所述无法确定的样本生成关系标签；

根据对抗生成网络的判别模型判断所述关系标签的真伪，并将真的关系标签赋予所述无法确定的样本；

训练所述生成模型和所述判别模型的性能使两者性能都达到最优，所采用的优化公式如下：

G代表生成模型，D代表判别模型，P_data(x)描述真的关系标签分布；P_c(c)描述生成的关系标签的分布；

所述第二方法包括：根据实体的类型信息推断实体对的关系，并将所有推断结果构建为候选关系；

计算所述候选关系的损失函数，最大化整个候选关系的可能概率优化整个关系特征提取网络，以确定最佳的实体对的关系；

根据最佳的实体对的关系给所述无法确定的样本生成关系标签。

2.如权利要求1所述的实体关系提取方法，其特征在于，当采用第二方法时，所述计算所述候选关系的损失函数采用如下公式：

J(θ)＝αJ_truth(θ)+βJ_gen(θ)；

其中，其中，J_truth是真的关系标签数据的损失函数，J_gen是生成的关系标签数据的损失函数，J是最终的损失函数。

3.如权利要求1～2中任一项所述的实体关系提取方法，其特征在于，所述负样本为：实体的描述信息中没有互相包含名字的实体对。

4.如权利要求3所述的实体关系提取方法，其特征在于，根据实体的描述信息标注数据集中的负样本后，标注后的数据集包括正样本、真正的负样本和无法确定的样本。

5.如权利要求4所述的实体关系提取方法，其特征在于，所述数据集为标准数据集。