[发明专利]文本情节抽取方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种文本情节抽取方法，其特征在于，包括：

确定待抽取文本，以及所述待抽取文本对应的多个候选情节的情节文本；

将所述待抽取文本与所述多个候选情节的情节文本进行编码融合，得到融合特征；

基于所述融合特征，分别对所述待抽取文本和各情节文本进行语义理解，得到所述待抽取文本中各分句的句子表示，以及各情节文本的情节表示；

基于所述各分句的句子表示与各情节文本的文本表示，确定所述待抽取文本的情节抽取结果。

2.根据权利要求1所述的文本情节抽取方法，其特征在于，所述基于所述融合特征，对所述待抽取文本进行语义理解，得到所述待抽取文本中各分句的句子表示，包括：

对所述融合文本进行语义编码，得到所述待抽取文本中各分句的各分词向量；

基于任一分句中各分词向量之间的相关性，得到所述待抽取文本中各分句的句子表示。

3.根据权利要求2所述的文本情节抽取方法，其特征在于，所述基于任一分句中各分词向量之间的相关性，得到所述待抽取文本中各分句的句子表示，包括：

基于任一分句中各分词向量之间的相关性，以及各分句的起始标识向量和/或终止标识向量，得到所述待抽取文本中各分句的句子表示；所述起始标识向量和所述终止标识向量是对所述融合文本进行语义编码得到。

4.根据权利要求1至3任一项所述的文本情节抽取方法，其特征在于，所述将所述待抽取文本与所述多个候选情节的情节文本进行编码融合，得到融合特征，包括：

将所述待抽取文本的分词表示与多个情节文本的文本表示进行拼接，得到所述融合特征。

5.根据权利要求1至3任一项所述的文本情节抽取方法，其特征在于，所述基于所述各分句的句子表示与各情节文本的文本表示，确定所述待抽取文本的情节抽取结果，包括：

基于各分句的句子表示与各情节文本的文本表示，确定各分句与各情节文本之间的语义相似度；

基于各分句与各情节文本之间的语义相似度，确定所述待抽取文本的情节抽取结果。

6.根据权利要求1至3任一项所述的文本情节抽取方法，其特征在于，所述基于所述融合特征，分别对所述待抽取文本和各情节文本进行语义理解，得到所述待抽取文本中各分句的句子表示，以及各情节文本的情节表示；基于所述各分句的句子表示与各情节文本的文本表示，确定所述待抽取文本的情节抽取结果，包括：

基于情节抽取模型以及所述融合特征，分别对所述待抽取文本和各情节文本进行语义理解，得到所述待抽取文本中各分句的句子表示，以及各情节文本的情节表示，并基于所述各分句的句子表示与各情节文本的文本表示，确定所述待抽取文本的情节抽取结果；

其中，所述情节抽取模型是基于样本融合特征及其样本情节抽取结果训练得到的；所述样本融合特征是对样本抽取文本与样本候选情节的样本情节文本进行编码融合得到。

7.根据权利要求6所述的文本情节抽取方法，其特征在于，在基于样本融合特征及其样本情节抽取结果训练得到所述情节抽取模型之后，还包括：

在存在新增情节时，获取新增样本文本，并对所述新增样本文本和新增情节文本进行编码融合，得到新增融合特征；

将所述新增融合特征输入至所述情节抽取模型，得到所述情节抽取模型输出的新增样本情节抽取结果；

基于所述新增融合特征以及所述新增样本情节抽取结果，更新所述情节抽取模型。

8.根据权利要求7所述的文本情节抽取方法，其特征在于，所述对所述新增样本文本和新增情节文本进行编码融合，得到新增融合特征，包括：

将所述新增情节文本转换为以其它语言表达的翻译文本，并将各翻译文本分别与所述新增样本文本编码融合，得到对应的新增融合特征，所述其它语言是所述新增情节文本所应用的语言之外的语言。