[发明专利]一种基于表示学习的知识库实体分类的计算方法

摘要

本发明涉及一种基于表示学习的知识库实体分类的计算装置，涉及文本分类和知识库补全领域。所述方法包括步骤：对于知识库中的实体，构造包含不同层次信息的共现网络，将词语‑词语，实体‑词语，类别‑词语，实体‑类别之间的共现信息编码到网络中；基于构造的共现网络，利用基于网络的表示学习方法，学习实体和类别的向量表示；基于学习得到的向量表示，利用学习排序算法，为实体和类别学习映射矩阵，语义上相关的实体和类别在语义空间中接近；利用自顶向下的搜索方法，为知识库中的实体自动分配类别，得到一条类别的路径。本发明方法有利于解决现有实体分类方法中存在的问题。

主权项

一种基于表示学习的知识库实体分类的计算装置，其特征在于，包括：A：对于给定类别标注的知识库中的实体，构造词语‑词语、实体‑词语、类别‑词语、实体‑类别一共4个层次的共现网络，将语义信息整合到4个异构的共现网络中；B：基于所述4个异构的共现网络，利用基于网络的表示学习算法，学习得到每个实体和类别的向量表示；C：基于所述实体和类别的向量表示，利用学习排序算法，学习实体和类别的映射矩阵，将实体和类别映射到同一个语义空间中；D：根据所述向量表示和所述映射矩阵，计算实体和类别之间的相似度，利用自顶向下的搜索方法，给未标注的实体分配类别路径。