事件属性抽取方法、装置、电子设备和存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114254028A(43)申请公布日2022.03.29(21)申请号202111563341.6G06N3/02(2006.01)(22)申请日2021.12.20(71)申请人北京百度网讯科技有限公司地址100085北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层(72)发明人李心雨韩翠云徐国进(74)专利代理机构北京市铸成律师事务所11313代理人曹远陈晓欣(51)Int.Cl.G06F16/25(2019.01)G06F16/35(2019.01)G06F16/36(2019.01)G06F16/38(2019.01)G06F16/387(2019.01)权利要求书2页说明书8页附图3页(54)发明名称事件属性抽取方法、装置、电子设备和存储介质(57)摘要本公开提供了事件属性抽取方法、装置、电子设备和存储介质，涉及知识图谱、深度学习等人工智能技术领域。具体实现方案为：基于目标文本的标题，得到目标文本对应的事件类型；基于事件类型和标题，得到提示性信息；基于提示性信息以及目标文本中的每个文本单元，得到每个文本单元与事件属性相关的概率；基于每个文本单元与事件属性相关的概率，确定目标文本的事件属性。CN114254028ACN114254028A权利要求书1/2页1.一种事件属性抽取方法，包括：基于目标文本的标题，得到所述目标文本对应的事件类型；基于所述事件类型和所述标题，得到提示性信息；基于所述提示性信息以及所述目标文本中的每个文本单元，得到所述每个文本单元与事件属性相关的概率；基于所述每个文本单元与事件属性相关的概率，确定所述目标文本的事件属性。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述提示性信息以及所述目标文本中的每个文本单元，得到所述每个文本单元与事件属性相关的概率，包括：基于所述提示性信息以及所述目标文本中的第i个文本单元进行编码，得到所述第i个文本单元的特征表示；i为大于等于1的整数；基于所述第i个文本单元的特征表示对所述第i个文本单元进行分类处理，得到所述第i个文本单元与所述事件属性相关的概率。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述提示性信息以及所述目标文本中的第i个文本单元进行编码，得到所述第i个文本单元的特征表示，包括：利用编码器对所述提示性信息、所述第i个文本单元以及所述第i个文本单元的上下文信息进行加权融合，得到所述第i个文本单元的特征表示。4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述基于所述第i个文本单元的特征表示对所述第i个文本单元进行分类处理，得到所述第i个文本单元与所述事件属性相关的概率，包括：利用多层指针网络对所述第i个文本单元是否为所述事件属性的定位信息进行分类判别，得到所述第i个文本单元为所述事件属性的定位信息的概率；其中，所述定位信息包括所述事件属性的开始位置和/或结束位置。5.根据权利要求1‑4中任一项所述的方法，其中，所述基于目标文本的标题，得到所述目标文本对应的事件类型，包括：利用事件类型分类模型对所述目标文本的标题进行分类，得到所述目标文本对应的事件类型。6.一种事件属性抽取装置，包括：类型识别模块，用于基于目标文本的标题，确定所述目标文本对应的事件类型；提示获取模块，用于基于所述事件类型和所述标题，得到提示性信息；概率确定模块，基于所述提示性信息以及所述目标文本中的每个文本单元，得到所述每个文本单元与事件属性相关的概率；属性确定模块，用于基于所述每个文本单元与事件属性相关的概率，确定所述目标文本的事件属性。7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述概率确定模块包括：编码单元，用于基于所述提示性信息以及所述目标文本中的第i个文本单元进行编码，得到所述第i个文本单元的特征表示；i为大于等于1的整数；分类单元，用于基于所述第i个文本单元的特征表示进行分类处理，得到所述第i个文本单元为所述事件属性的定位信息的概率。8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述编码单元具体用于：2CN114254028A权利要求书2/2页利用编码器对所述提示性信息、所述第i个文本单元以及所述第i个文本单元的上下文信息进行加权融合，得到所述第i个文本单元的特征表示。9.根据权利要求7或8所述的装置，其中，所述分类单元具体用于：利用多层指针网络对所述第i个文本单元是否为事件属性的定位信息进行分类判别，得到所述第i个文本单元为所述事件属性的定位信息的概率。10.根据权利要求6‑9中任一项所述的装置，其中，所述类型识别模块具体用于：利用事件类型分类模型对所述目标文本的标题进行分类，确定所述目标文本对应的事件类型。11.一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理