摘要
本发明提供一种时间要素抽取方法及系统。所述方法包括步骤:基于预训练语言模型对目标文本进行通用领域下的时序语义特征提取,以得到包含时序语义的上下文向量;基于上下文感知解析算法,将提取到的上下文向量与目标文本所属领域的时间规则进行语义融合,得到领域知识融合的上下文向量;根据所述时间规则,确定领域知识融合的上下文向量包含的相对时间表达式对应的绝对时间表达式,得到动态时间窗口校准的上下文向量;根据动态时间窗口校准的上下文向量,基于端到端模型同时预测时间要素的起始位置、结束位置、粒度类型及归一化值。本发明能够解决现有时间要素抽取方式存在的时序上下文感知不足、领域适配性差、多粒度抽取能力局限的问题。