[发明专利]一种知识图谱中实体类型分类方法及系统有效
| 申请号： | 201811125907.5 | 申请日： | 2018-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN109271516B | 公开（公告）日： | 2020-09-15 |
| 发明（设计）人： | 刘知远;辛极;朱昊;韩旭;孙茂松 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/36 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;吴欢燕 |
| 地址： | 100084 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 知识 图谱 实体 类型 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种知识图谱中实体类型分类方法，其特征在于，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。
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