发明授权
- 专利标题: 一种知识图谱中实体类型分类方法及系统
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申请号: CN201811125907.5申请日: 2018-09-26
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公开(公告)号: CN109271516B公开(公告)日: 2020-09-15
- 发明人: 刘知远 , 辛极 , 朱昊 , 韩旭 , 孙茂松
- 申请人: 清华大学
- 申请人地址: 北京市海淀区清华园北京100084-82信箱
- 专利权人: 清华大学
- 当前专利权人: 清华大学
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区清华园北京100084-82信箱
- 代理机构: 北京路浩知识产权代理有限公司
- 代理商 王莹; 吴欢燕
- 主分类号: G06F16/35
- IPC分类号: G06F16/35 ; G06F16/36
摘要:
本发明实施例提供一种知识图谱中实体类型分类方法及系统。其中,所提供的方法包括:根据知识图谱中的目标实体在给定的句子中构成的向量特征,对所述目标实体进行分类,获得所述目标实体属于不同类型的概率向量;将所述概率向量输入到预设的语言模型中,通过所述语言模型对所述概率向量进行调整,获得所述目标实体的分类结果。本发明提供的方法,采用语言模型对知识图谱中的实体分类结果进行修正,可以降低远程监督给实体分类任务带来的噪音,从而提高了模型的稳定性,实体分类性能也能够得到极大提升,具有良好的实用性。
公开/授权文献
- CN109271516A 一种知识图谱中实体类型分类方法及系统 公开/授权日:2019-01-25