【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及企业关系抽取，具体涉及一种基于领域自适应的迁移学习实体关系抽取方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、在自然语言处理领域，企业关系抽取是一个核心任务，涉及从文本中自动识别企业关系（如人名、地点、组织等）以及这些企业关系之间的语义关系（如合作、从属、位置关系等）。这一任务在信息检索、知识图谱构建、智能问答系统等多个应用领域中发挥着至关重要的作用。然而，传统的企业关系抽取方法在面对跨领域数据时常常表现不佳，这主要是因为不同领域的文本在术语、语言风格、句法结构等方面存在显著差异，导致模型无法有效迁移和适应。
2、现有的企业关系抽取技术通常依赖于大量领域内的标注数据来训练模型，这些模型在其训练领域内可以达到较高的精度。但是，当应用于新的领域，如从医疗文本迁移到法律文本时，其性能往往会因为领域间的数据分布差异而大幅下降。此外，数据标注过程不仅成本高昂，耗时且需要领域专家的参与，从而导致新领域的标注数据获取存在困难。
3、另外，现有的迁移学习方法虽然可以通过利用源领域的知识来提高目标领域的模型性能，但这些方法往往没有专门针对企业关系抽取任务的领域自适应策略，无法直接应对文本数据中的领域特异性问题。这些方法通常在迁移过程中，未能有效解决源领域和目标领域之间的结构差异和语义差异，导致迁移后的模型在目标领域中的适应性和准确性不足。
技术实现思路
1、针对传统的企业关系抽取方法在面对跨领域数据时存在的上述问题，本专利技术提供一种基于领域自适应的迁移学习实体关系
2、第一方面，本专利技术技术方案提供给一种基于领域自适应的迁移学习实体关系抽取方法，包括：
3、选择一个或多个源领域，识别并整合每个选择的源领域中具有多样特征和代表特征的已标注企业关系数据集；其中，每个已标注企业关系数据集包括跨语言的企业关系数据，多模态数据和时间序列依赖的企业关系数据；
4、采用深度学习模型在选定的源领域上进行预训练，学习源领域内的已标注企业关系数据集；
5、选择具有未标注或部分标注的企业关系数据的目标领域，使用领域自适应算法调整预训练的模型参数，适应目标领域的数据特征和分布；
6、在完成目标领域数据特征和分布的领域适应后，部署迁移学习算法对调整后的深度学习模型进行微调；
7、验证微调后深度学习模型在目标领域的性能；
8、在目标领域中应用经过微调的深度学习模型识别和抽取文本中的企业关系及其关系。
9、作为本专利技术技术方案的进一步限定，选择一个或多个源领域，识别并整合每个选择的源领域中具有多样特征和代表特征的已标注企业关系数据集的步骤包括：
10、对跨语言的企业关系数据选取包含至少两种语言的企业关系标注，通过语言适应算法来标准化和转换不同语言之间的企业关系表达方式；
11、在多模态数据的处理中，采用模态转换框架，从图像和文本数据中同步提取企业关系信息，建立图像中的视觉对象与文本描述之间的关联模型；
12、对于时间序列依赖的企业关系数据，实施时间敏感的企业关系抽取策略通过分析时间标记的序列数据，自动识别时间点或时间段内的企业关系行为和相互作用，进而抽取出企业关系之间随时间变化的动态关系；
13、综合企业关系数据，多模态数据和时间序列依赖的企业关系数据，构建的企业关系数据集。
14、作为本专利技术技术方案的进一步限定，采用深度学习模型在选定的源领域上进行预训练，学习源领域内的已标注企业关系数据集的步骤包括：
15、对于每个源领域，使用企业关系数据集的训练集对深度学习模型进行预训练，其中训练过程包括对每种数据类型进行预处理和嵌入表示；
16、在预训练过程中，采用交叉熵损失函数最小化企业关系和关系标签之间的预测误差；
17、利用企业关系数据集的验证集对预训练的深度学习模型进行性能评估。
18、作为本专利技术技术方案的进一步限定，对于每个源领域，使用企业关系数据集的训练集对深度学习模型进行预训练的步骤包括：
19、对于跨语言的企业关系数据，深度学习模型通过使用语言嵌入层处理多语言输入，将不同语言的文本映射到共同的特征空间中进行企业关系学习；
20、对于多模态数据，深度学习模型整合多模态融合模块，通过视觉-文本注意力机制同步处理图像和文本数据，利用图像特征和文本特征之间的交互，计算注意力权重；
21、对于时间序列依赖的企业关系数据，深度学习模型通过时间感知编码层，使用位置编码与时间标签相结合，形成时间感知的特征表示。
22、作为本专利技术技术方案的进一步限定，选择具有未标注或部分标注的企业关系数据的目标领域，使用领域自适应算法调整预训练的模型参数，适应目标领域的数据特征和分布的步骤包括：
23、识别具有未标注或部分标注的企业关系数据的目标领域；
24、分析目标领域中的数据特征和分布，确定与源领域的差异，计算目标领域与源领域在k个关键特征维度上的均值和方差差异的总和；
25、采用领域自适应算法调整预训练深度学习模型的网络层结构和权重，以匹配目标领域的需求；
26、通过计算目标领域数据在深度学习模型调整前后的输出差异，并最小化所述差异以适应目标领域的数据分布；
27、对目标领域进行样本标注；
28、迭代训练调整后的深度学习模型通过在目标领域数据上的训练不断优化调整参数。
29、作为本专利技术技术方案的进一步限定，在完成目标领域数据特征和分布的领域适应后，部署迁移学习算法对调整后的深度学习模型进行微调的步骤包括：
30、应用梯度下降法对深度学习模型参数进行优化，微调过程中采用损失函数进行参数更新；
31、在微调过程中，监控深度学习模型在目标领域的表现，通过准确率、召回率和f1分数评估深度学习模型的企业关系识别和关系抽取性能，并根据性能评估结果调整迁移学习策略。
32、作为本专利技术技术方案的进一步限定，在目标领域中应用经过微调的深度学习模型识别和抽取文本中的企业关系及其关系的步骤包括：
33、利用深度学习模型从文本数据中自动识别出企业关系类型；
34、采用企业关系抽取算法利用深度学习模型的输出生成企业关系对及其关系的列表；
35、对抽取的企业关系及其关系进行后处理，将处理后的企业关系及其关系数据输出为xml或json结构化格式；
36、监控输出过程中的错误率和遗漏率，采用适应性反馈机制调整深度学习模型。
37、第二方面，本专利技术技术方案提供一种基于领域自适应的迁移学习实体关系抽取装置，包括数据集生成模块、预训练模块、模型调整模块、模型微调模块、模型验证模块和执行模块；
38、数据集生成模块，用于选择一个或多个源领域，识别并整合每个选择的源领域中具有多样特征和代表特征的已标注企业关系数据集；其中，每个已本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于领域自适应的迁移学习实体关系抽取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于领域自适应的迁移学习实体关系抽取方法，其特征在于，选择一个或多个源领域，识别并整合每个选择的源领域中具有多样特征和代表特征的已标注企业关系数据集的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于领域自适应的迁移学习实体关系抽取方法，其特征在于，采用深度学习模型在选定的源领域上进行预训练，学习源领域内的已标注企业关系数据集的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的基于领域自适应的迁移学习实体关系抽取方法，其特征在于，对于每个源领域，使用企业关系数据集的训练集对深度学习模型进行预训练的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的基于领域自适应的迁移学习实体关系抽取方法，其特征在于，选择具有未标注或部分标注的企业关系数据的目标领域，使用领域自适应算法调整预训练的模型参数，适应目标领域的数据特征和分布的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的基于领域自适应的迁移学习实体关系抽取方法，其特征在于，在完成目标领域数据特征和分布的领域适应后，部署迁移学习算法对调
7.根据权利要求6所述的基于领域自适应的迁移学习实体关系抽取方法，其特征在于，在目标领域中应用经过微调的深度学习模型识别和抽取文本中的企业关系及其关系的步骤包括：
8.一种基于领域自适应的迁移学习实体关系抽取装置，其特征在于，包括数据集生成模块、预训练模块、模型调整模块、模型微调模块、模型验证模块和执行模块；
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：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；存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任一项所述的基于领域自适应的迁移学习实体关系抽取方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至7任一项所述的基于领域自适应的迁移学习实体关系抽取方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于领域自适应的迁移学习实体关系抽取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于领域自适应的迁移学习实体关系抽取方法，其特征在于，选择一个或多个源领域，识别并整合每个选择的源领域中具有多样特征和代表特征的已标注企业关系数据集的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于领域自适应的迁移学习实体关系抽取方法，其特征在于，采用深度学习模型在选定的源领域上进行预训练，学习源领域内的已标注企业关系数据集的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的基于领域自适应的迁移学习实体关系抽取方法，其特征在于，对于每个源领域，使用企业关系数据集的训练集对深度学习模型进行预训练的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的基于领域自适应的迁移学习实体关系抽取方法，其特征在于，选择具有未标注或部分标注的企业关系数据的目标领域，使用领域自适应算法调整预训练的模型参数，适应目标领域的数据特征和分布的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的基于领域自适应的迁移学习实体关系抽取方法，其特征在于，在完成目标领域...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾晓丰，章敏，高嵩，王宇航，李凝云，
申请(专利权)人：北京市大数据中心，
类型：发明
国别省市：
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