技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于深度学习的实体和实体关系识别方法及装置，其中方法包括以下步骤：输入文本，并将文本转换为词向量，其中，采用实体位置、实体关系和关系位置的标记方式；通过编解码的方式对词向量进行序列标注，以获取序列标注的词向量；对模型的输出进行第二次排序，其中，选择每个单词的概率最高的预设数量的标签作为候选，并进行标签配对，以配对成功后获取正确标签。该方法采用深度学习方法结合自然语言处理技术，考虑多标签和实体重叠的情况，提出全新的关系抽取解决方案，从而提升关系抽取结果精确度，并能够处理多种复杂情况。
技术研发人员：鄂海红;宋美娜;胡莺夕;王晓晖
受保护的技术使用者：北京邮电大学
技术研发日：2018.01.19
技术公布日：2018.07.13