[发明专利]确定文本中要素关系的方法、装置、设备和介质

说明书

本公开提供了一种确定文本中要素关系的方法、装置、设备和介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、知识图谱、自然语言处理技术领域。实现方案为：获取待处理文本中的第一要素和第二要素；至少基于所述待处理文本、第一要素和第二要素构造模型输入；以及获取所述神经网络模型基于所述模型输入所输出的预测结果，所述预测结果能够表征第一要素和第二要素之间的要素关系。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、知识图谱、自然语言处理技术领域，具体涉及一种确定文本中要素关系的方法、装置、设备和介质。

背景技术

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术:人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。

确定文本中两个要素之间的要素关系是自然语言处理领域中完成语义理解任务时的一个常见问题。但现有的依赖知识库和规则模板挖掘的方法的召回率低，泛化能力不足，并且建立知识库和规则模板的成本高昂。

在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。

发明内容

本公开提供了一种确定文本中要素关系的方法、装置、设备和介质。

根据本公开的一方面，提供了一种由计算机实现的利用神经网络模型确定文本中要素关系的方法，包括：获取待处理文本中的第一要素和第二要素；至少基于所述待处理文本、第一要素和第二要素构造模型输入；以及获取所述神经网络模型基于所述模型输入所输出的预测结果，所述预测结果能够表征第一要素和第二要素之间的要素关系。

根据本公开的另一方面，提供了一种由计算机实现的用于确定文本中要素关系的神经网络模型的训练方法，包括：获取样本文本所包括的第一样本要素和第二样本要素，并标注所述第一样本要素和第二样本要素之间的真实要素关系；至少基于所述样本文本和所述第一样本要素和所述第二样本要素，构建模型样本输入；以及利用所述模型样本输入对所述神经网络模型进行训练。

根据本公开的另一方面，提供了一种文本要素关系确定装置，包括：获取单元，被配置用于获取待处理文本中的第一要素和第二要素；构造单元，被配置用于至少基于所述待处理文本、第一要素和第二要素构造模型输入；以及神经网络，被配置用于基于所述模型输入，输出预测结果，所述预测结果能够表征第一要素和第二要素之间的要素关系。

根据本公开的另一方面，提供了一种神经网络模型训练装置，包括：标注单元，被配置用于获取样本文本所包括的第一样本要素和第二样本要素，并标注所述第一样本要素和第二样本要素之间的真实要素关系；构建单元，被配置用于至少基于所述样本文本和所述第一样本要素和所述第二样本要素，构建模型样本输入；以及训练单元，被配置用于利用所述模型样本输入对所述神经网络模型进行训练。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述确定文本中要素关系的方法或神经网络模型的训练方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述确定文本中要素关系的方法或神经网络模型的训练方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述确定文本中要素关系的方法或神经网络模型的训练方法。