[发明专利]句子成分识别方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种句子成分识别方法，所述方法包括：

获取句子以及要识别的句子成分；

获取所述句子成分对应的问询；

将所述问询以及所述句子输入到预先训练好的句子成分识别模型，获得所述句子成分在所述句子中的开始位置和结束位置；所述句子成分识别模型基于问询和标识了各句子成分所在位置的句子集训练得到；

根据所述句子成分的所述开始位置和结束位置，获取所述句子成分对应文本内容。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述问询以及所述句子输入到预先训练好的句子成分识别模型，获得所述句子成分在所述句子中的开始位置和结束位置，包括：

将所述问询的各单词的词向量、位置向量和标识向量作为问询的输入特征，以及将所述句子各单词的词向量、位置向量和标识向量作为句子的输入特征，输入到预先训练好的句子成分识别模型；

通过所述句子成分识别模型对所述问询的输入特征和所述句子的输入特征进行处理，得到句子各单词的词表征；其中，所述处理包括问询的输入特征和句子的输入特征的注意力交互处理；

根据句子各单词的词表征，获得所述句子成分在所述句子中的开始位置和结束位置。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据句子各单词的词表征，获得所述句子成分在所述句子中的开始位置和结束位置词表征，包括：

根据所述句子每个位置的词表征，若判断对应的所述位置为所述句子成分的开始位置，则将所述位置加入开始位置集合，若判断对应的所述位置为所述句子成分的结束位置，则将所述位置加入结束位置集合；

若所述开始位置集合中的开始位置与结束位置集合中的结束位置的位置匹配概率大于阈值，则得到所述句子成分的开始位置和结束位置。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述句子成分的开始位置和结束位置之间有谓语成分，则确定所述句子成分为从句；

将所述开始位置和结束位置在所述从句范围内的句子成分，确定为所述从句的下属句子成分。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取用于训练的句子集，所述句子集包括各句子的训练语料，所述训练语料包括句子、句子成分、句子成分对应的问询，句子成分开始位置和句子成分结束位置；

利用所述训练句子集对待训练的句子成分识别模型进行训练的步骤，包括：将所述句子集中句子的训练语料输入待训练的句子成分识别模型，所述句子成分识别模型根据所述句子成分以及句子成分对应的问询，输出预测的对应句子成分的预测开始位置和预测结束位置，根据所述句子成分开始位置和预测开始位置的差异，所述句子成分结束位置和所述预测结束位置的差异，调整所述句子成分识别模型；

重复利用所述训练句子集对待训练的句子成分识别模型进行训练的步骤，直到满足训练结束条件，获得训练好的句子成分识别模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取用于训练的句子集，包括：

获取句子、句子成分的问询以及标注的句子成分的开始位置和结束位置；

根据所述句子、问询以及句子成分的开始位置和结束位置，分别构建句子的各句子成分用做模型输入的训练语料；

根据各句子所述训练语料，得到训练句子集。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述句子成分的所述开始位置和结束位置，获取所述句子成分对应文本内容，包括：根据所述句子成分的所述开始位置和结束位置，在所述句子上标识出所述句子成分对应文本内容。