[发明专利]标注知识图谱实体的方法，装置，存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种标注知识图谱实体的方法，其特征在于，包括：

确定待构建知识图谱的目标结构，并从已有知识图谱中获取结构与所述目标结构相同的子图；

根据所述子图对应的已标注实体以及所述待构建知识图谱对应的待标注实体，生成目标自编码器，并根据所述已标注实体训练分类模型；

根据所述目标自编码器对所述待标注实体进行编码，得到每一所述待标注实体的特征向量；

将每一所述待标注实体的特征向量输入所述分类模型进行分类；

基于所述分类结果，将属于同一分类的待标注实体标注为同一名称；

所述目标自编码器是通过如下方式得到的：根据所述已标注实体训练得到第一自编码器，并根据所述待标注实体训练得到第二自编码器，其中，所述第二自编码器与所述第一自编码器的维度相同；将第一特征向量集合和第二特征向量集合输入二分类机进行分类，并确定所述二分类机的分类结果中，每一类中的所述第一特征向量的占比，所述第一特征向量集合是所述第一自编码器对所述已标注实体编码得到的，所述第二特征向量集合是所述第二自编码器对所述待标注实体编码得到的；通过对所述第二自编码器的超参数进行调整，使得所述二分类机的分类结果中，每一类中的所述第一特征向量占比处于预设范围，并将调整后的所述第二自编码器作为所述目标自编码器；

或者，所述目标自编码器是通过如下方式得到的：根据所述已标注实体训练得到第一自编码器，并根据所述待标注实体训练得到第二自编码器，其中，所述第二自编码器与所述第一自编码器的维度相同；针对所述子图构建对应的广度生成树，根据所述广度生成树的结点顺序对第一特征向量集合进行排列，得到第一特征向量序列，所述第一特征向量集合是所述第一自编码器对所述已标注实体编码得到的；计算所述第一特征向量序列与全排列第二特征向量集合得到的多个第二特征向量序列的相似度，并将得到的相似度最大值作为目标相似度，所述第二特征向量集合是所述第二自编码器对所述待标注实体编码得到的；在所述目标相似度的值未超过预设阈值时，调整所述第一自编码器或所述第二自编码器的超参数，直到再次计算得到的目标相似度超过所述预设阈值，将调整后的所述第一自编码器或调整后的所述第二自编码器作为所述目标自编码器。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类模型是通过如下方式训练得到的：

根据所述目标自编码器对所述已标注实体进行编码，得到每一所述已标注实体的特征向量；

根据所述已标注实体的特征向量以及所述已标注实体的真实标注信息构建训练样本对所述分类模型进行训练，直到所述分类模型对所述已标注实体的特征向量分类得到的结果与所述已标注实体的真实标注信息相符。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述分类结果，将属于同一分类的待标注实体标注为同一名称，包括：

确定与所述第一特征向量序列相似度最大的第二特征向量目标序列，以及所述待构建知识图谱的目标结构中与所述广度生成树对应的目标结点顺序；

根据所述分类结果确定所述第二特征向量目标序列中的多个有序的子序列，其中，每一子序列对应所述分类结果中的一类；

根据所述目标结点顺序将所述待构建知识图谱的目标结构中各结点的名称，依次对每一所述子序列对应的待标注实体进行标注。