[发明专利]实体关系线索片段的关联方法及装置

权利要求书

1.一种实体关系线索片段的关联方法，其特征在于，包括：

对各实体关系线索片段进行排序；

对所述各实体关系线索片段按照时序进行聚类。

2.根据权利要求1所述的实体关系线索片段的关联方法，其特征在于，所述对各实体关系线索片段进行排序的具体步骤包括：

获取每一实体关系线索片段的重要性分数；

根据重要性分数，对各所述实体关系线索片段进行排序。

3.根据权利要求1或2所述的实体关系线索片段的关联方法，其特征在于，所述对所述各实体关系线索片段按照时序进行聚类的具体步骤包括：

将每一所述实体关系线索片段输入至主题模型，输出所述实体关系线索片段对应的主题向量；

按照时间顺序，对各所述实体关系线索片段对应的主题向量进行聚类，获取多个类簇；

其中，所述主题模型是根据样本线索数据和预设的主题进行训练后获得的。

4.根据权利要求3所述的实体关系线索片段的关联方法，其特征在于，所述按照时间顺序，对各所述实体关系线索片段对应的主题向量进行聚类，获取多个类簇之后，还包括：

对于每一类簇，获取所述类簇的中心线索；

将所述类簇的每一非中心线索与中心线索进行关联。

5.根据权利要求2所述的实体关系线索片段的关联方法，其特征在于，所述获取每一实体关系线索片段的重要性分数的具体步骤包括：

对于每一所述实体关系线索片段，获取所述实体关系线索片段中实体抽取的信任度和关系抽取的信任度；

根据所述实体关系线索片段中实体抽取的信任度和关系抽取的信任度，以及所述实体关系线索片段的来源的权重，获取所述实体关系线索片段的重要性分数。

6.根据权利要求5所述的实体关系线索片段的关联方法，其特征在于，所述根据所述实体关系线索片段中实体抽取的信任度和关系抽取的信任度，以及所述实体关系线索片段的来源的权重，获取所述实体关系线索片段的重要性分数的具体步骤包括：

获取所述实体关系线索片段中实体抽取的信任度和关系抽取的信任度，以及所述实体关系线索片段的来源的权重的加权和，作为所述实体关系线索片段的重要性分数。

7.根据权利要求3所述的实体关系线索片段的关联方法，其特征在于，所述按照时间顺序，对各所述实体关系线索片段对应的主题向量进行聚类，获取多个类簇的具体步骤包括：

对于当前实体关系线索片段对应的主题向量，若判断所述当前实体关系线索片段对应的主题向量与所述当前实体关系之前的各关系线索对应的主题向量之间的距离大于预设的分裂阈值，则确定所述当前实体关系线索片段对应的主题向量属于新的类簇。

8.一种实体关系线索片段的关联装置，其特征在于，包括：

综合排序模块，用于对各实体关系线索片段进行排序；

时序聚类模块，用于对所述各实体关系线索片段按照时序进行聚类。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述的实体关系线索片段的关联方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的实体关系线索片段的关联方法的步骤。