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摘要：本申请提供一种基于双任务模型的词语处理方法及装置，其中所述方法，包括：获取候选实体片段，并基于所述候选实体片段生成候选实体片段编码向量；通过实体识别模型对所述候选实体片段编码向量进行实体识别处理和分类剪枝处理，获得识别剪枝编码向量；将所述识别剪枝编码向量输入至关系抽取模型中进行处理，确定所述候选实体片段中词语之间的关系。本申请提供的方法及装置，可以提高关系抽取任务和实体识别任务的正确率、召回率，提高词语处理的准确率。
主权项：1.一种基于双任务模型的词语处理方法，其特征在于，包括：获取候选实体片段，并基于所述候选实体片段生成候选实体片段编码向量；将所述候选实体片段编码向量输入至实体识别模型中，通过所述实体识别模型中的前馈神经网络对所述候选实体片段编码向量进行打分，并基于所述候选实体片段编码向量的分数对所述候选实体片段编码向量进行实体识别处理和分类剪枝处理，获得识别剪枝编码向量，其中，所述实体片段编码向量的分数包括基础分数和分类分数；将所述识别剪枝编码向量输入至关系抽取模型中，通过所述关系抽取模型中的前馈神经网络对所述识别剪枝编码向量进行打分；基于所述识别剪枝编码向量的分数对所述识别剪枝编码向量进行剪枝，获得关系抽取编码向量，并基于所述关系抽取编码向量生成第一关系对编码向量，通过所述关系抽取模型对所述第一关系对编码向量进行关系抽取处理，获得关系抽取结果，并基于所述关系抽取结果确定所述候选实体片段中词语之间的关系，其中，所述实体识别模型与所述关系抽取模型共用一个用于打分的前馈神经网络，所述第一关系对编码向量为基于第一初始关系对编码向量的分数对所述第一初始关系对编码向量进行剪枝后剩余的编码向量，所述第一初始关系对编码向量为基于两个所述关系抽取编码向量生成的编码向量，所述第一初始关系对编码向量包括正向语义关系的第一初始关系对编码向量和反向语义关系的第一初始关系对编码向量。
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