[发明专利]实体比较及模型训练方法、装置、设备、计算机存储介质

说明书

本申请提供了一种实体比较及模型训练方法、装置、设备、计算机存储介质；其中，实体比较方法包括：分别获取待比较的第一实体和第二实体的属性信息以及类型信息；基于第一实体的属性信息和第二实体的属性信息，确定第一实体的各属性与第二实体的各属性之间的关联度分布特征；基于第一实体的类型信息和第二实体的类型信息，以及第一注意力分布参数，确定第一实体的各属性与第二实体的各属性之间关联度的重要度分布特征；第一注意力分布参数表征不同实体类型对的各属性之间关联度的注意力分布情况；基于关联度分布特征和重要度分布特征，确定第一实体与第二实体是否相同。本申请中，可以实现通用实体的比较任务，进而可提高实体消歧任务的迭代效率。

技术领域

本申请涉及但不限于人工智能领域，尤其涉及一种实体比较及模型训练方法、装置、设备、计算机可读存储介质。

背景技术

近些年来，随着知识图谱技术的发展，实体比较或实体匹配技术被大量用于知识图谱的构建中，旨在确认给定的两个实体是否为同一实体，若为同一实体则进行融合。相关技术中，在解决实体比较或实体匹配问题上，主要通过属性相似度聚合的方法，或先利用属性构建向量表示，再结合传统机器学习模型或深度学习模型对向量表示进一步编码，将实体比较任务作为一个分类问题来解决。但上述解决方案大多都是针对垂类实体或单一实体类型的比较任务，很难泛化到不同实体类型上，针对不同实体类型的场景，往往都需要进行单独模型的构建与训练，较为耗时，难以支持大量不同实体类型的实体消歧需求。

发明内容

本申请实施例提供一种实体比较及模型训练方法、装置、设备、计算机可读存储介质，能够实现通用实体的比较任务，进而可以提高实体消歧任务的迭代效率，还能在一定程度上提高实体比较的准确性，并且处理过程可解释。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供一种实体比较方法，包括：

分别获取待比较的第一实体和第二实体的属性信息以及类型信息；

基于所述第一实体的属性信息和所述第二实体的属性信息，确定所述第一实体的各属性与所述第二实体的各属性之间的关联度分布特征；

基于所述第一实体的类型信息和所述第二实体的类型信息，以及第一注意力分布参数，确定所述第一实体的各属性与所述第二实体的各属性之间关联度的重要度分布特征；所述第一注意力分布参数表征不同实体类型对的各属性之间关联度的注意力分布情况；

基于所述关联度分布特征和所述重要度分布特征，确定所述第一实体与所述第二实体是否相同。

本申请实施例提供一种模型训练方法，用于对实体比较模型进行训练，训练得到的所述实体比较模型用于对内容服务中的实体对进行比较，包括：

获取样本实体对以及用于标注所述样本实体对中第一样本实体和第二样本实体是否相同的标注结果；

将所述样本实体对输入至待训练的实体比较模型；所述实体比较模型用于分别获取所述第一样本实体和所述第二样本实体的属性信息以及类型信息；基于所述第一样本实体的属性信息和所述第二样本实体的属性信息，确定所述第一样本实体的各属性与所述第二样本实体的各属性之间的关联度分布特征；基于所述第一样本实体的类型信息和所述第二样本实体的类型信息，以及第一注意力分布参数，确定所述第一样本实体的各属性与所述第二样本实体的各属性之间关联度的重要度分布特征；所述第一注意力分布参数表征不同实体类型对的各属性之间关联度的注意力分布情况；基于所述关联度分布特征和所述重要度分布特征，确定表征所述第一样本实体与所述第二样本实体是否相同的预测结果；

基于所述预测结果和所述标注结果，对所述实体比较模型的参数进行调整，以得到已训练的实体比较模型。

本申请实施例提供一种实体比较装置，包括：

第一获取模块，用于分别获取待比较的第一实体和第二实体的属性信息以及类型信息；