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申请/专利权人：北京乾图科技有限公司
摘要：本发明提供一种可扩充的多事件联合抽取的方法及装置，所述方法包括以下步骤：S1、获取带抽取文本数据；S2、通过Bert‑GlobalPointer模型对文本进行已有事件类型的信息抽取，抽取得到文本内各个事件类型及其触发词和论元；S3、利用大语言模型对文本进行未训练事件类型的信息抽取，抽取得到文本内各个事件类型及其触发词和论元；S4、将S2和S3的结果进行组合，得到最终的事件抽取结果；S5、最终的事件抽取结果存入到数据库中。该方法将Bert‑GlobalPointer模型和大语言模型相结合，无需重新训练即可扩充已有事件抽取模型，可泛化性和可扩展性较强。
主权项：1.一种可扩充的多事件联合抽取的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取待抽取文本数据；S2、通过Bert-GlobalPointer架构模型对文本进行已有事件类型的信息抽取，抽取得到文本内各个事件类型及其触发词和论元；S3、利用大语言模型对文本进行未训练事件类型的信息抽取，抽取得到文本内各个事件类型及其触发词和论元；S4、将S3和S3的结果进行组合，得到最终的事件抽取结果；S5、将所述最终的事件抽取结果存入到数据库中；所述步骤S2包括：S21、对文本数据进行预处理操作，预处理操作包括清洗、分词和磁性标注；S22、利用Bert分词器对S21步骤预处理后的文本数据进行编码，得到文本的向量表示数据；S23、利用S0定期训练好的Bert-GlobalPointer架构模型对S22得到的文本向量进行事件类型-事件触发词和事件类型-事件论元的联合抽取；S24、利用S23的抽取结果构建无向图，将每个论元和触发词都作为图上的节点，同一事件的论元和触发词之间构成边；S25、在S24构成的无向图中搜索连通分量，每个连通分量解码成一个事件，来进行事件划分；S26、将划分的事件进行组合，得到已训练事件类型抽取结果。
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权利要求：
百度查询： 北京乾图科技有限公司 一种可扩充的多事件信息联合抽取的方法及装置
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