[发明专利]基于知识图谱的实体链接方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种基于知识图谱的实体链接方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：对法律文本进行分词，得到分词结果，查找是否存在与分词结果相同的实体指代，若存在，则将实体指代放入实体指代集合中，将实体放入候选实体集合中；分别计算关联分数和相关分数，将关联分数与对应的各相关分数进行相加，得到目标函数；在实体指代集合中，以目标函数值最大的实体指代确定为最终的实体指代，将最终的实体指代链接到法律知识图谱中对应的实体中。本发明通过计算实体指代的关联分数和候选实体间的相关分数，确定最终的实体指代，并将实体指代进行链接，避免法律文本中存在着同义词、一词多义现象。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种基于知识图谱的实体链接方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

知识图谱将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。知识图谱给互联网语义搜索带来了活力，同时也在智能问答、大数据分析与决策中显示出强大威力，已经成为互联网基于知识的智能服务的基础设施。知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动人工智能发展的核心驱动力之一。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”，知识图谱是关系的最有效的表示方式。

构建法律知识图谱对整合法律知识、挖掘法律热点、对法律事件预测、构建法律领域专家系统等将起到重要作用。由于法律的知识体系非常复杂，是多种逻辑的结合。法律文书中存在这大量的实体，如原告、被告、争议焦点、事实要素、法律发条等，这些实体对于案件信息抽取、法律信息检索等环节非常重要，但中文语言中普遍存在着同义词、一词多义现象，因此如何利用合适的自然语言处理技术将法律文书中的实体找出，并链接到法律知识图谱中正确的实体上变得尤为重要。

发明内容

有鉴于此，有必要针对复杂的法律文书中的实体如何正确的链接到法律知识图谱中的问题，提供一种基于知识图谱的实体链接方法、装置、设备和存储介质。

一种基于知识图谱的实体链接方法，包括：

获取法律文本，对所述法律文本进行分词，得到分词结果，在预设的映射表中查找是否存在与所述分词结果相同的实体指代，若存在，则将与所述分词结果相同的实体指代放入实体指代集合中，将与所述分词结果相同的实体指代对应的实体放入候选实体集合中，所述实体指代是指实体的代称，一个所述实体指代对应有多个实体；

计算所述实体指代集合中各实体指代与对应的候选实体之间的关联分数，计算各实体指代对应的所有候选实体中任意两个候选实体的相关分数，将所述关联分数与对应的各相关分数进行相加，得到多个目标函数；

在所述实体指代集合中，以所述目标函数值最大的实体指代确定为最终的实体指代，将最终的实体指代链接到法律知识图谱中对应的实体中。

一种可能的设计中，所述获取法律文本，对所述法律文本进行分词，得到分词结果，包括：

对获取的所述法律文本进行分词，得到的多个词语为分词结果，在进行分词时最小分词滑窗为预设的最小分词阈值，最大分词滑窗为所述法律文本长度。

一种可能的设计中，所述映射表为预设的法律知识图谱中实体指代与实体之间的映射关系表，包括：

通过预设的爬虫脚本获取预设网站中的法律裁判文书；

对每篇所述法律裁判文书的内容进行解构，得到节点内容，所述节点内容包括但不限于原告、被告、争议焦点和证据；

将所述节点内容构建实体和属性之间的关系，得到法律知识图谱；

将所述法律知识图谱中的各实体与预设的映射关系表中的所述实体指代建立映射关系，得到更新后的映射关系表。

一种可能的设计中，所述计算所述实体指代集合中各实体指代与对应的候选实体之间的关联分数，包括：