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公开(公告)号：CN107506486A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710858346.9
申请日：2017-09-21
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F17/30604 , G06F17/30734
摘要： 本发明提供一种基于实体链接的关系扩充方法，本发明采用实体链接的技术手段，将自然语言中的文本链接到知识库中对应的实体上，将信息框属性值中未标注的实体识别出来，依据候选实体类型与关系两端的实体类型匹配度，利用百科词条的标签系统作为实体的类型，通过统计规约得到关系两端的关系类型。同时，本发明采用了模型融合的方法对候选实体的排序，将非线性的提升(boosting)集成模型的优势融合线性模型中，提高模型性能，保证关系的准确性。通过本发明可以有效地识别出信息框中未链接的实体，并解决同名实体和实体别名等问题，与目标实体建立关系，实现关系扩充。
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公开(公告)号：CN107748757B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201710858596.2
申请日：2017-09-21
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/295 , G06F40/242
摘要： 本发明提供一种基于知识图谱的问答方法。本发明提供的一种基于知识图谱的问答方法由主体实体匹配，关系匹配以及答案确定来实现。主题实体匹配主要包括命名实体识别和实体链接两个部分。命名实体识别旨在识别自然语言问句q中人名、地名、组织机构名等命名实体。实体链接将识别出的命名实体对应到知识库中的某一个实体上，即找到三元组中的实体s，关系匹配是通过自然语言理解技术理解问句q所表达的语义，并且与搜索空间中三元组(s,p,o)中的关系p进行匹配，以此确定问句所表达的语义及其与知识库中对应的关系。通过实体识别和实体链接得到候选主题实体，关系匹配能够得到候选关系，由此得到若干候选三元组，答案确定需要根据实体识别得分，关系匹配得分等特征对这些候选三元组进行排序，确定最后答案。
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公开(公告)号：CN107748757A
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201710858596.2
申请日：2017-09-21
申请人： 北京航空航天大学
CPC分类号： G06F17/30684 , G06F17/2735 , G06F17/278 , G06F17/30654 , G06F17/30731
摘要： 本发明提供一种基于知识图谱的问答方法。本发明提供的一种基于知识图谱的问答方法由主体实体匹配，关系匹配以及答案确定来实现。主题实体匹配主要包括命名实体识别和实体链接两个部分。命名实体识别旨在识别自然语言问句q中人名、地名、组织机构名等命名实体。实体链接将识别出的命名实体对应到知识库中的某一个实体上，即找到三元组中的实体s，关系匹配是通过自然语言理解技术理解问句q所表达的语义，并且与搜索空间中三元组(s,p,o)中的关系p进行匹配，以此确定问句所表达的语义及其与知识库中对应的关系。通过实体识别和实体链接得到候选主题实体，关系匹配能够得到候选关系，由此得到若干候选三元组，答案确定需要根据实体识别得分，关系匹配得分等特征对这些候选三元组进行排序，确定最后答案。
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