实体和关系的联合抽取方法、装置、设备及介质

本发明涉及人工智能技术领域和金融科技领域，公开了一种实体和关系的联合抽取方法，通过获取音频数据，提取语音特征，对语音特征进行压缩和降维，将压缩后的语音特征解码生成线性化的文本序列，使用预训练的识别模型对文本序列进行实体识别和关系分类，生成包含实体和关系的三元组信息。本发明通过省略音频到文本的中间转换步骤，直接从音频数据中提取语义信息，减少了模态转换过程中可能发生的信息丢失，提高了处理效率和准确性。此外，通过预训练的识别模型对文本序列进行实体识别和关系分类，确保了在低成本条件下能够从大量音频数据中高效地抽取关键信息，实现了实体和关系的联合识别。