【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然语言处理，具体涉及一种基于伪孪生去噪网络的中文实体关系联合抽取方法
技术介绍
1、在大数据时代，网络中的信息呈现爆炸式增长，而大部分信息以自然语言文本为载体在网络中存储和传播。近年来社交媒体平台的数据规模越来越大，其中包含了许多重要的信息，而这些数据往往呈现为非结构化格式，如何高效、准确地处理和分析海量文本数据成为了当今信息
的一项重要挑战。在这个背景下，信息抽取技术成为应对海量非结构化文本数据挑战的重要技术手段。
2、实体关系抽取是信息抽取的一项核心任务，它可以从非结构化文本中自动提取实体及其关系，从而构建关系三元组，这项任务在知识图谱构建、问答系统和智能搜索等领域应用中发挥着至关重要的作用。有监督的实体和关系提取主要分为流水线方法或联合抽取方法。流水线方法将提取任务视为两个连续的子任务，即命名实体识别和关系抽取，该方法的灵活性高，但存在误差积累、实体冗余、交互缺失等问题。联合抽取方法将命名实体识别和关系抽取两个子任务联合建模，在统一的模型中共同优化，减少冗余信息，增强实体和关系交互，降低流水线方法...
【技术保护点】
1.一种基于伪孪生去噪网络的中文实体关系联合抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于伪孪生去噪网络的中文实体关系联合抽取方法，其特征在于，所述步骤1具体包括:
3.根据权利要求2所述的基于伪孪生去噪网络的中文实体关系联合抽取方法，其特征在于，所述文本序列化是将文字转化为token为单位的数值形式，文本中的每个token表示为chari，i表示第i个token，i∈[1,n]，n是目标文本中所包含的token的总个数，对每个chari进行文本序列化，得到文本序列X＝[x1,x2,……,xn]；通过斯坦福大学开发的NLP工...
【技术特征摘要】
1.一种基于伪孪生去噪网络的中文实体关系联合抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于伪孪生去噪网络的中文实体关系联合抽取方法，其特征在于，所述步骤1具体包括:
3.根据权利要求2所述的基于伪孪生去噪网络的中文实体关系联合抽取方法，其特征在于，所述文本序列化是将文字转化为token为单位的数值形式，文本中的每个token表示为chari，i表示第i个token，i∈[1,n]，n是目标文本中所包含的token的总个数，对每个chari进行文本序列化，得到文本序列x＝[x1,x2,……,xn]；通过斯坦福大学开发的nlp工具包stanford corenlp对输入的文本序列进行分词操作，将文本拆分成词语的字符串序列；对分词后的词语序列进行词性标注，为每个词语标注其在句子中的词性，如名词、动词、形容词等；对词语序列进行依存句法分析，建立单词之间的依存关系，即每个单词与其它单词之间的语法关系，如修饰、主谓关系等，基于分词和标注处理的结果，创建词性和依存关系的词汇表；nlp工具包将词性标注结果和依存句法分析结果输出，得到词性序列c＝[c1,c2,……,cm]和依存句法序列y＝[y1,y2,……,ym]。
4.根据权利要...
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