[发明专利]知识抽取方法、模型的训练方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种知识抽取方法，所述方法包括：

获取待抽取文本和提示信息，其中，所述提示信息用于指示所述待抽取文本中待抽取的信息；

将所述待抽取文本和所述提示信息进行拼接，以得到输入文本；

对所述输入文本进行特征提取，以得到所述输入文本的语义特征；

分别采用多个知识类型对应的知识抽取模型对所述语义特征进行知识抽取，以得到所述多个知识类型中至少一个知识类型下的知识点；

所述知识抽取模型包括第一分类网络和第二分类网络，

所述分别采用多个知识类型对应的知识抽取模型对所述语义特征进行知识抽取，以得到所述多个知识类型中至少一个知识类型下的知识点，包括：

针对所述多个知识类型中的任一所述知识类型，采用所述知识类型对应的第一分类网络对所述语义特征进行分类，以得到第一分类标签，其中，所述第一分类标签用于指示知识点在所述待抽取文本中的起始位置；

采用所述知识类型对应的第二分类网络对所述语义特征进行分类，以得到第二分类标签，其中，所述第二分类标签用于指示知识点在所述待抽取文本中的结束位置；

根据所述第一分类标签和所述第二分类标签，确定所述知识类型下的知识点；

所述知识抽取模型包括序列标注模型，

所述分别采用多个知识类型对应的知识抽取模型对所述语义特征进行知识抽取，以得到所述多个知识类型中至少一个知识类型下的知识点，包括：

针对所述多个知识类型中的任一所述知识类型，采用所述知识类型对应的序列标注模型对所述语义特征进行序列标注，以得到第一标注标签和第二标注标签；

根据所述第一标注标签和所述第二标注标签，确定所述知识类型下的知识点；

其中，所述第一标注标签用于指示知识点在所述待抽取文本中的起始位置，所述第二标注标签用于指示知识点在所述待抽取文本中的结束位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一分类标签和所述第二分类标签，确定所述知识类型下的知识点，包括：

对所述待抽取文本，从所述第一分类标签所指示的知识点的起始位置开始截取，截取至所述第二分类标签所指示的知识点的结束位置，以得到所述知识类型下的知识点。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一标注标签和所述第二标注标签，确定所述知识类型下的知识点，包括：

对所述待抽取文本，从所述第一标注标签所指示的知识点的起始位置开始截取，截取至所述第二标注标签所指示的知识点的结束位置，以得到所述知识类型下的知识点。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述将所述待抽取文本和所述提示信息进行拼接，以得到输入文本，包括：

在所述待抽取文本的首个字符之前添加分隔符；

在所述分隔符之前拼接所述提示信息，其中，所述提示信息的最后一个字符与所述分隔符相邻。

5.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述方法还包括：

针对所述至少一个知识类型的任一所述知识类型，从资源池中获取与所述知识类型匹配的候选资源；

从各所述候选资源中，确定与所述知识类型下的知识点匹配的目标资源；

展示所述目标资源。