[发明专利]实体检索方法、存储介质和电子设备

说明书

公开了一种实体检索方法、存储介质和电子设备。本发明实施例通过获取检索词对应的第一词向量，并遍历第二词向量集合和第三词向量集合，确定与所述第一词向量相似的多个第二词向量和第三词向量，其中，所述第二词向量集合包括预定的知识图谱中实体对应的词向量，所述第三词向量集合包括所述知识图谱中实体属性对应的词向量，从而根据所述第一词向量和预定的匹配模型获取所述相似的多个第二词向量和第三词向量的排序结果，进而根据所述排序结果确定所述检索词对应的实体。由此，可以提升信息检索的准确性。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，具体涉及一种实体检索方法、存储介质和电子设备。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，通过网页查找信息已成为人们获取信息最常用的方式。目前，基于知识图谱的信息检索引擎得到了大力发展和普及，例如谷歌、百度等，均是基于知识图谱来对信息进行检索的。将知识图谱与信息检索进行结合能够快速获取更多的信息，是一种较高效的信息检索方法。

现有技术通常通过采用将检索词与知识图谱中的实体及实体属性进行关键词匹配来获取需要查询的信息，但由于知识图谱中的实体和实体属性的数量较大，且实体和实体属性的概念会随着时间的发展产生变化，基于关键词匹配的信息检索方法准确性会逐渐降低。

发明内容

有鉴于此,本发明实施例提出一种实体检索方法、存储介质和电子设备，可以在不影响检索时间的情况下提升信息检索的准确性。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种实体检索方法，所述方法包括：

获取检索词对应的第一词向量；

遍历第二词向量集合和第三词向量集合，确定与所述第一词向量相似的多个第二词向量和第三词向量，其中，所述第二词向量集合包括预定的知识图谱中实体对应的词向量，所述第三词向量集合包括所述知识图谱中实体属性对应的词向量；

根据所述第一词向量和预定的匹配模型获取所述相似的多个第二词向量和第三词向量的排序结果；以及

根据所述排序结果确定所述检索词对应的实体。

优选地，所述第一词向量、所述第二词向量和所述第三词向量通过词向量生成模型获得。

优选地，所述第二词向量集合还包括与所述实体相关联的行业热词对应的词向量。

优选地，所述词向量生成模型根据样本预先训练获得，所述样本包括样本词和对应的样本词向量。

优选地，确定与所述第一词向量相似的多个第二词向量和第三词向量包括：

分别计算所述第一词向量与每个所述第二词向量及每个所述第三词向量的相似度；

选取所述相似度满足预定条件的多个所述第二词向量和所述第三词向量作为所述相似的多个第二词向量和第三词向量。

优选地，根据所述第一词向量和预定的匹配模型获取所述相似的多个第二词向量和第三词向量的排序结果包括：

根据所述第一词向量和所述预定的匹配模型获取所述第一词向量与所述相似的多个第二词向量和第三词向量的匹配概率；

按所述匹配概率对对应的所述相似的多个第二词向量和第三词向量进行排序，将排序后的匹配概率作为所述排序结果。

优选地，所述预定的匹配模型根据样本集合预先训练获得，所述样本集合中的每个样本包括一个所述第二词向量和一个随机选择的所述第三词向量及对应的匹配结果，所述匹配结果用于表征所述训练样本中的实体和实体属性是否匹配。

根据本发明实施例的第二方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。