JP2021192277A - 情報抽出方法、抽出モデル訓練方法、装置及び電子機器 - Google Patents
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Abstract
Description
入力テキストを取得することと、
前記入力テキストに基づいて前記入力テキストの意味ベクトルを決定することと、
前記入力テキストの意味ベクトルを予め取得済みの抽出モデルに入力して前記入力テキストの第1強化テキストを取得することとを含む情報抽出方法を提供している。
前記訓練サンプルに基づいて前記訓練サンプルの意味ベクトルを決定することと、
前記訓練サンプルの意味ベクトルを利用してベースモデルを訓練し、抽出モデルを得ることとを含み、
前記抽出モデルの入力が入力テキストの意味ベクトルを含み、前記抽出モデルの出力が前記入力テキストの第1強化テキストを含む、抽出モデル訓練方法を提供している。
前記入力テキストに基づいて前記入力テキストの意味ベクトルを決定する決定モジュールと、
前記入力テキストの意味ベクトルを予め取得済みの抽出モデルに入力して前記入力テキストの第1強化テキストを取得する第2取得モジュールとを含む、情報抽出装置を提供している。
前記訓練サンプルに基づいて前記訓練サンプルの意味ベクトルを決定する決定モジュールと、
前記訓練サンプルの意味ベクトルを利用してベースモデルを訓練し、抽出モデルを得る訓練モジュールとを含み、
前記抽出モデルの入力が入力テキストの意味ベクトルを含み、前記抽出モデルの出力が前記入力テキストの第1強化テキストを含む、抽出モデル訓練装置を提供している。
前記第1強化テキストの先頭又は末尾が前記単語分割結果にマッチしないのであれば、前記単語分割結果に従って前記第1強化テキストの先頭又は末尾を補完して前記ターゲット強化テキストを取得することを含む。
前記入力テキストの単語毎に、単語と一対一に対応する識別子へ変換して識別子系列を取得することと、
前記識別子系列を、変換器による双方向のエンコード表現モデルに入力して前記入力テキストの意味ベクトルを取得することとを含む。
前記単語分割結果に基づいて、前記第1強化テキストの先頭と末尾の境界校正を行って前記ターゲット強化テキストを取得する第1取得サブモジュールとを含む。
前記識別子系列を、変換器による双方向のエンコード表現モデルに入力して前記入力テキストの意味ベクトルを取得する第3取得サブモジュールとを含む。
Claims (17)
- 入力テキストを取得することと、
前記入力テキストに基づいて前記入力テキストの意味ベクトルを決定することと、
前記入力テキストの意味ベクトルを予め取得済みの抽出モデルに入力して前記入力テキストの第1強化テキストを取得することとを含む、情報抽出方法。 - 前記の前記入力テキストの意味ベクトルを予め取得済みの抽出モデルに入力して前記入力テキストの第1強化テキストを取得することの後に、更に、
前記入力テキストに基づいて前記第1強化テキストの境界校正を行ってターゲット強化テキストを取得することを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記の前記入力テキストに基づいて前記第1強化テキストの境界校正を行ってターゲット強化テキストを取得することは、
前記入力テキストに対して単語分割を行って単語分割結果を取得することと、
前記単語分割結果に基づいて、前記第1強化テキストの先頭と末尾の境界校正を行って前記ターゲット強化テキストを取得することとを含む、請求項2に記載の方法。 - 前記の前記単語分割結果に基づいて、前記第1強化テキストの先頭と末尾の境界校正を行って前記ターゲット強化テキストを取得することは、
前記第1強化テキストの先頭又は末尾が前記単語分割結果にマッチしないのであれば、前記単語分割結果に従って前記第1強化テキストの先頭又は末尾を補完して前記ターゲット強化テキストを取得することを含む、請求項3に記載の方法。 - 前記の前記入力テキストに基づいて前記入力テキストの意味ベクトルを決定することは、
前記入力テキストの単語毎に、単語と一対一に対応する識別子へ変換して識別子系列を取得することと、
前記識別子系列を、変換器による双方向のエンコード表現モデルに入力して前記入力テキストの意味ベクトルを取得することとを含む、請求項1に記載の方法。 - 訓練テキスト及び前記訓練テキストのタグを含む訓練サンプルを取得することと、
前記訓練サンプルに基づいて前記訓練サンプルの意味ベクトルを決定することと、
前記訓練サンプルの意味ベクトルを利用してベースモデルを訓練し、抽出モデルを得ることとを含み、
前記抽出モデルの入力が入力テキストの意味ベクトルを含み、前記抽出モデルの出力が前記入力テキストの第1強化テキストを含む、抽出モデル訓練方法。 - 前記の訓練サンプルを取得することは、
サンプル画像の中のテキストに対して画像識別を行って初期サンプルを取得することと、
前記初期サンプルの中のターゲットテキストであって、前記サンプル画像の中で様式強化処理が用いられたテキストであるターゲットテキストをタギングして訓練サンプルを取得することとを含む、請求項6に記載の方法。 - 入力テキストを取得する第1取得モジュールと、
前記入力テキストに基づいて前記入力テキストの意味ベクトルを決定する決定モジュールと、
前記入力テキストの意味ベクトルを予め取得済みの抽出モデルに入力して前記入力テキストの第1強化テキストを取得する第2取得モジュールとを含む、情報抽出装置。 - 前記入力テキストに基づいて前記第1強化テキストの境界校正を行ってターゲット強化テキストを取得する第3取得モジュールを更に含む、請求項8に記載の装置。
- 前記第3取得モジュールは、
前記入力テキストに対して単語分割を行って単語分割結果を取得する単語分割サブモジュールと、
前記単語分割結果に基づいて、前記第1強化テキストの先頭と末尾の境界校正を行って前記ターゲット強化テキストを取得する第1取得サブモジュールとを含む、請求項9に記載の装置。 - 前記第1取得サブモジュールは、
前記第1強化テキストの先頭又は末尾が前記単語分割結果にマッチしないのであれば、前記単語分割結果に従って前記第1強化テキストの先頭又は末尾を補完して前記ターゲット強化テキストを取得する、請求項10に記載の装置。 - 前記決定モジュールは、
前記入力テキストの単語毎に、単語と一対一に対応する識別子へ変換して識別子系列を取得する第2取得サブモジュールと、
前記識別子系列を、変換器による双方向のエンコード表現モデルに入力して前記入力テキストの意味ベクトルを取得する第3取得サブモジュールとを含む、請求項8に記載の装置。 - 訓練テキスト及び前記訓練テキストのタグを含む訓練サンプルを取得する取得モジュールと、
前記訓練サンプルに基づいて前記訓練サンプルの意味ベクトルを決定する決定モジュールと、
前記訓練サンプルの意味ベクトルを利用してベースモデルを訓練し、抽出モデルを得る訓練モジュールとを含み、
前記抽出モデルの入力が入力テキストの意味ベクトルを含み、前記抽出モデルの出力が前記入力テキストの第1強化テキストを含む、抽出モデル訓練装置。 - 前記取得モジュールは、
サンプル画像の中のテキストに対して画像識別を行って初期サンプルを取得する取得サブモジュールと、
前記初期サンプルの中のターゲットテキストであって、前記サンプル画像の中で様式強化処理が用いられたテキストであるターゲットテキストをタギングして訓練サンプルを取得するタギングサブモジュールとを含む、請求項13に記載の装置。 - 少なくとも1つのプロセッサと、及び
前記少なくとも1つのプロセッサと通信可能に接続されたメモリを含み、
ここで、前記メモリには、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行可能なコマンドが格納されており、前記コマンドが前記少なくとも1つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも1つのプロセッサに請求項1〜5のいずれか1項に記載の方法を実行させ、又は、前記少なくとも1つのプロセッサに請求項6又は7に記載の方法を実行させる、電子機器。 - コンピュータコマンドが格納されている非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータコマンドは、請求項1〜5のいずれか1項に記載の方法を前記コンピュータに実行させ、又は、請求項6又は7に記載の方法を前記コンピュータに実行させる、コンピュータコマンドが格納されている非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - コンピュータコマンドが含まれるコンピュータプログラム製品であって、
前記コンピュータコマンドがプロセッサに実行されると、請求項1〜5のいずれか1項に記載の方法を実行し、又は、請求項6又は7に記載の方法を実行する、コンピュータプログラム製品。
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