(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210783446.0 (22)申请日 2022.06.27 (71)申请人 北京至臻云智能科技有限公司 地址 102413 北京市门头沟区石龙 经济开 发区永安路20号3号楼A -8851室 （集群 注册） (72)发明人 王开志　王开向　王涌　 (74)专利代理 机构 北京风雅颂专利代理有限公 司 11403 专利代理师 金含 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G06F 40/295(2020.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 实体关系抽取方法及相关 设备 (57)摘要 本申请提供一种实体关系抽取方法及相关 设备。 该方法包括： 获取审计数据集， 并获取实体 类型标签和实体关系类型标签； 将审计数据集、 实体类型标签和实体关系类型标签输入经过预 训练的多任务深度神经网络模型， 输出实体类型 和关系类型； 将所述实体类型和所述关系类型组 成实体关系三元组， 并将全部实体 关系三元组作 为实体关系抽取结果。 能够实现更好的识别效 果， 使其可以很好地适用于审计领域的实体关系 抽取。 权利要求书2页 说明书10页 附图2页 CN 115168607 A 2022.10.11 CN 115168607 A 1.一种实体关系抽取 方法， 其特 征在于， 包括： 获取审计数据集， 并获取实体 类型标签和实体关系类型 标签； 将所述审计数据集、 所述实体类型标签和所述实体关系类型标签输入经过预训练的多 任务深度神经网络模型， 输出实体 类型和关系类型； 将所述实体类型和所述关系类型组成实体关系三元组， 并将全部所述实体关系三元组 作为实体关系抽取 结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述多任务深度神经网络模型通过以下方 法进行预训练获得： 获取预训练数据集， 并获取 所述实体 类型标签和所述实体关系类型 标签； 将所述预训练数据集划分为训练数据集和 测试数据集； 基于所述训练数据集、 所述实体类型标签和所述实体关系类型标签对预先构建的预训 练模型进行训练， 得到经 过训练的预训练模型； 将所述测试数据集、 所述实体类型标签和所述实体关系类型标签输入所述经过训练 的 预训练模型， 输出预测实体类型和预测关系类型， 并分别对所述预测实体类型和所述预测 关系类型进行评价计算处 理， 得到预测实体 类型的评价结果和预测关系类型的评价结果； 响应于确定所述预测实体类型的评价结果和/或预测关系类型的评价结果小于预设的 阈值， 对所述预训练模型的参数进 行调整， 直至所述预测实体类型的评价结果和/或所述预 测关系类型的评价结果大于等于预设的阈值 为止， 得到所述多任务深度审计网络模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述评价计算的指标包括下列至少之一： 准确率、 召回率和F1分数。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述分别对所述预测实体类型和所述预测 关系类型进行评价计算处理， 得到预测实体类型 的评价结果和预测关系类型 的评价结果， 包括： 分别通过所述准确率的函数、 所述召回率的函数和所述F1分数的函数对所述预测实体 类型进行计算， 得到第一准确率值、 第一召回率值和第一F1分数值， 并将所述第一准确率 值、 所述第一召回率 值和所述第一F1分数值作为所述预测实体 类型的评价结果； 分别通过所述准确率的函数、 所述召回率的函数和所述F1分数的函数对预测关系类型 进行计算， 得到第二准确率值、 第二召回率值和第二F1分数值， 并将所述第二准确率值、 所 述第二召回率和所述第二F1分数值作为所述预测关系类型的评价结果。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取实体类型标签和实体关系类型标 签， 包括： 获取历史审计数据； 对所述历史审计数据集进行 标注， 得到所述实体 类型标签和实体关系类型 标签。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述实体 类型标签包括下列至少之一： 审计单位、 被审计单位、 日期、 资金和审计问题。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述实体关系类型标签包括下列至少之 一： 审计、 子单位、 涉及金额、 简称、 存在问题和审计日期。 8.一种实体关系抽取装置， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115168607 A 2数据获取模块， 被 配置为获取审计数据集， 并获取实体 类型标签和实体关系类型 标签； 类型识别模块， 被配置为将所述审计数据集、 所述实体类型标签和所述实体关系类型 标签输入经 过预训练的多任务深度神经网络模型， 输出实体 类型和关系类型； 识别结果集成模块， 被配置为将所述实体类型和所述关系类型组成实体关系三元组， 并将全部所述实体关系三元组作为实体关系抽取 结果。 9.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算 机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任意一项所述的方 法。 10.一种非暂态计算机可读存储介质， 所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指 令， 其特征在于， 所述计算机指令用于使计算机执 行权利要求1至7任一所述方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115168607 A 3