1.一种面向领域关系抽取的标注语料生成方法，包括模型训练和语料生成两个阶段；

其特征在于，

A.模型训练，包括以下步骤：

A1.标记实体名；

A1‑1.创建一个初始为空的领域实体名集合U；

A1‑2.收集领域内的实体名称，并其将添加到领域实体名集合U中；

A1‑3.采用中文分词工具对输入的训练句子p进行分词处理，得到分词结果wi，i＝1,

2,...,Nw、Nw为分词得到的词的总个数；

A1‑4.从前往后依次考察p中的每一个词wi，判断wi是否存在于领域实体名集合U中，若存在，则标记wi为实体名并对标记的实体名计数，共标记了Nn个实体名；

A2.生成同义句；

A2‑1.预设Nn个替换符号、记为mj，j＝1,2,...,Nn；

A2‑2.复制一个与p相同的句子、记为p'；

A2‑3.将p'中的每一个实体名nj(j＝1,2,...,Nn)替换为替换符号mj，并记录下nj与mj的替换关系；

A2‑4.使用标准回译法对p'进行回译，得到p'的同义句、记为q'；

A2‑5.搜寻q'中的每一个替换符号，并将其按照步骤A2‑3记录的替换关系替换回该符号所对应的实体名；

A3.生成掩蔽句子对；

A3‑1.对p进行依存句法分析，得到其中每一个实体名的依存关系和相应主动被动语态；

A3‑2.对p中的每一个实体名nj(j＝1,2,...,Nn)作判断，若当前nj的依存关系属于主谓关系、动宾关系、间宾关系、前置宾语、介宾关系、并列关系和定中关系中的一种，则作：A3‑2‑1.复制一个与p相同的句子、记为p”，并复制一个与q'相同的句子、记为q”；

A3‑2‑2.判断nj在当前依存关系下的主动被动语态，若nj为主动语态，则将p”和q”中的nj均替换预设的主动掩蔽符号Za，否则将p”和q”中的nj均替换预设的被动掩蔽符号Zp；

A3‑2‑3.将替换后的p”和q”组成掩蔽句子对，并将其作为序列生成模型的训练语料加入到训练语料库L中；

A4.训练模型；

使用训练语料库L，对通用的序列生成预训练模型进行微调，得到最终的序列生成模型；

B.语料生成，包括以下步骤：

输入数据为关系抽取模型所用的已标注的训练语料，每条语料为一个四元组，其形式为(e1，e2，r，s)，其中，e1表示第一个实体的实体名，e2表示第二个实体的实体名，r表示第一个实体和第二个实体间的关系，s表示训练句子；

B1.掩蔽实体；

B1‑1.在输入四元组的句子s中标记实体名e1和e2；

B1‑2.对句子s进行依存句法分析，得到e1和e2的依存关系和相应主动被动语态；

B1‑3.若e1为主动语态，则将s中的e1和e2分别替换为Za和Zp，否则将s中的e1和e2分别替换为Zp和Za，替换完毕记录e1、e2与Za、Zp的替换关系；

B2.序列生成：

B2‑1将s输入到步骤A4得到的序列生成模型中，从模型预测出的序列中，选择预测概率最大的前k个序列作为候选序列；

B2‑2.从候选序列中筛选出同时包含Za和Zp的序列作为输出序列；

B3.恢复掩蔽实体：对每一个输出序列s'，将其中的符号Za和Zp按照步骤B1‑3记录的替换关系替换回相应符号所对应的实体名；

B4.生成四元组：对每一个恢复掩蔽实体后的输出序列s'，生成并输出四元组(e1，e2，r，s')。

2.按权利要求1所述的一种面向领域关系抽取的标注语料生成方法，其特征在于，所述步骤A2‑1中，替换符号由重复的大写英文字母组成。

3.按权利要求1所述的一种面向领域关系抽取的标注语料生成方法，其特征在于，所述步骤A3‑2‑2中，预设的主动掩蔽符号Za为<>，被动掩蔽符号Zp为[]。

4.按权利要求1所述的一种面向领域关系抽取的标注语料生成方法，其特征在于，所述步骤B2中，k的取值范围为：1≤k≤3。