本发明涉及联合罪名预测的涉案新闻重叠实体关系抽取方法,属于自然语言处理技术领域。本发明首先预测涉案新闻所描述的案件的罪名,然后将罪名向量融入到关系分类的状态向量中,实现重叠实体关系抽取,另外,为了缓解因联合罪名预测而给重叠实体关系抽取带来的错误传播问题,本发明引入一种分层级联强化学习机制,将整个过程分解为罪名预测层和重叠实体关系抽取层,利用罪名指导重叠实体关系抽取,帮助重叠实体关系抽取层优化强化学习策略。并将重叠实体关系抽取结果反馈给罪名预测层帮助罪名预测层优化强化学习策略。实验结果表明,该方法是实验过程中获得的一个最优的技术方案,在涉案新闻数据集上,F1指标达到了86.5%。
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