【技术实现步骤摘要】
本申请涉及云计算，尤其涉及一种实体信息抽取方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、随着信息时代的快速发展，智能运维(aiops)作为一种新兴的技术，尝试将人工智能和运维领域相结合，处理庞大、复杂的告警信息。通过知识抽取技术，如实体抽取和关系抽取等，帮助运维人员能快速识别关键信息，提高故障定位速度和网络管理水平。
2、目前，实体抽取是知识抽取中的一个重要任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。实体抽取技术已经从基于规则的方法演进到基于深度学习的方法；与其他方法相比，深度学习的方法一般使用端到端的方式，能够自动发现隐藏的特征，对文本中的实体标签进行预测，可以实现避免繁琐的规则制定，提高抽取效率，减少人工成本等目的。
3、然而，现有的实体抽取技术大多依赖监督学习，即使用人工提前标注大量的文本数据形成数据集，然后再进行实体抽取或者知识抽取任务。然而，标注数据的过程需要花费大量的时间和费用成本完成，而且如果缺乏标注数据，会使得依赖大量标注数据的深度学习模型难以取得优异的性能，进而降低实体抽取等
【技术保护点】
1.一种实体信息抽取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述网络告警信息语料库中与所述种子命名实体相关的目标相关词项，以利用所述目标相关词项扩充所述命名实体代表词，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标相关词项扩充所述命名实体代表词，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用扩充后的扩充命名实体代表词对所述目标相关词项进行实体信息标注处理，以得到所述扩充命名实体代表词对应标注的实体信息，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种实体信息抽取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述网络告警信息语料库中与所述种子命名实体相关的目标相关词项，以利用所述目标相关词项扩充所述命名实体代表词，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标相关词项扩充所述命名实体代表词，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用扩充后的扩充命名实体代表词对所述目标相关词项进行实体信息标注处理，以得到所述扩充命名实体代表词对应标注的实体信息，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述历史网络告警信息和...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱鑫海，
申请(专利权)人：中移苏州软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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