“辛极”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果2个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种知识图谱中实体类型分类方法及系统-CN201811125907.5有效
发明人：刘知远;辛极;朱昊;韩旭;孙茂松 -专利权人：清华大学
申请日： 2018-09-26 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种知识图谱中实体类型分类方法及系统。其中，所提供的方法包括：根据知识图谱中的目标实体在给定的句子中构成的向量特征，对所述目标实体进行分类，获得所述目标实体属于不同类型的概率向量；将所述概率向量输入到预设的语言模型中，通过所述语言模型对所述概率向量进行调整，获得所述目标实体的分类结果。本发明提供的方法，采用语言模型对知识图谱中的实体分类结果进行修正，可以降低远程监督给实体分类任务带来的噪音，从而提高了模型的稳定性，实体分类性能也能够得到极大提升，具有良好的实用性。
一种知识图谱实体类型分类方法系统

[发明专利]一种实体精细分类方法-CN201711366934.7有效
发明人：刘知远;辛极;林衍凯;孙茂松 -专利权人：清华大学
申请日： 2017-12-18 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种实体精细分类方法，包括：基于目标实体文本中各单词对应的单词向量，计算实体表示向量；基于句子中目标实体文本两侧各单词分别对应的语境单词向量，获取目标实体文本的基础语境向量；基于目标实体文本的知识库表示向量和基础语境向量，计算所述两侧各单词分别对应的知识库相关注意力值；基于所述知识库相关注意力值及所述基础语境向量，计算目标实体文本的知识库相关语境向量；合并所述目标实体文本的实体表示向量和知识库相关语境向量，获取句子表示向量，基于该句子表示向量，利用于建的目标分类器模型，获取目标实体文本属于各给定类别的概率。本发明能够有效提高分类模型的稳定性，并有效改善实体精细分类的效果。
一种实体精细分类方法