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申请/专利权人：北京有竹居网络技术有限公司

摘要：本公开涉及一种文本中角色的识别方法、装置、可读介质和电子设备，涉及电子信息处理技术领域，该方法包括：获取待识别文本中包括的每个字和每个字对应的字向量，确定待识别文本中，每个字对应的关联词语对应的词向量，关联词语根据该字对应的组合词语确定，组合词语由该字和与该字相邻的预设个数的字组成，将每个字对应的字向量，和该字对应的关联词语对应的词向量，组成该字对应的组合向量，以得到待识别文本对应的组合向量序列，组合向量序列包括待识别文本中每个字对应的组合向量，根据组合向量序列和预先训练的识别模型，确定待识别文本中包括的角色实体。本公开能够提高识别角色实体的准确度。

主权项：1.一种文本中角色的识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别文本中包括的每个字和每个字对应的字向量；确定所述待识别文本中，每个字对应的关联词语对应的词向量，所述关联词语根据该字对应的组合词语确定，所述组合词语由该字和与该字相邻的预设个数的字组成；将每个字对应的字向量，和该字对应的所述关联词语对应的词向量，组成该字对应的组合向量，以得到所述待识别文本对应的组合向量序列，所述组合向量序列包括所述待识别文本中每个字对应的组合向量；根据所述组合向量序列和预先训练的识别模型，确定所述待识别文本中包括的角色实体；所述待识别文本包括第一待识别文本和第二待识别文本，所述第一待识别文本对应指定总文本中的任一对话语句，所述第二待识别文本对应所述指定总文本中，与所述第一待识别文本对应的对话语句之间的距离满足预设条件的语句；在所述根据所述组合向量序列和预先训练的识别模型，确定所述待识别文本中包括的角色实体之后，所述方法还包括：确定所述待识别文本中包括的每个所述角色实体对应的属性特征，所述属性特征包括：该角色实体与所述第一待识别文本的第一位置关系、该角色实体所属的文本与所述第一待识别文本的第二位置关系、该角色实体所属的文本的对话属性中的一种或多种；针对每个所述角色实体，将所述第一待识别文本、所述第二待识别文本、该角色实体和该角色实体对应的所述属性特征，输入预先训练的归属识别模型，以得到所述归属识别模型输出的该角色实体与所述第一待识别文本的匹配度；根据每个所述角色实体与所述第一待识别文本的匹配度，确定所述第一待识别文本对应的对话语句所属的目标角色实体。

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百度查询： 北京有竹居网络技术有限公司 文本中角色的识别方法、装置、可读介质和电子设备