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[发明专利]一种基于Wikipedia概念向量的英文词语相关度计算方法和装置-CN201710708577.1有效
发明人：鹿文鹏;张玉腾 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2017-08-17 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Wikipedia概念向量的英文词语相关度计算方法和装置。方法包括：1.由Wikipedia Dump服务站点获取生语料，进行规范化处理，生成Wikipedia基础语料库；2.进行概念标注扩充，构建Wikipedia概念语料库；3.根据Wikipedia概念语料库，训练概念向量；4.对于待比较词语对，根据Wikipedia，获得其词语概念集合；5.计算概念集合的笛卡尔积中的每个概念对所对应的概念向量的相似度，取最大值作为待比较词语对的相关度。利用本发明，可以充分挖掘Wikipedia蕴含的词语概念信息，生成词语概念向量，更准确有效地计算词语相关度。
一种基于 wikipedia 概念向量英文词语相关计算方法装置

[发明专利]一种基于Wikipedia概念向量的中文词语相关度计算方法和装置-CN201710707736.6有效
发明人：鹿文鹏;张玉腾;张甜甜;孟凡擎 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2017-08-17 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Wikipedia概念向量的中文词语相关度计算方法和装置。方法包括：1.由Wikipedia Dump服务站点获取生语料，进行规范化处理，生成Wikipedia基础语料库；2.进行概念标注扩充，构建Wikipedia概念语料库；3.根据Wikipedia概念语料库，训练概念向量；4.对于待比较词语对，根据Wikipedia，获得其词语概念集合；5.计算概念集合的笛卡尔积中的每个概念对所对应的概念向量的相似度，取最大值作为待比较词语对的相关度。利用本发明，可以充分挖掘Wikipedia蕴含的词语概念信息，生成词语概念向量，更准确有效地计算词语相关度。
一种基于 wikipedia 概念向量中文词语相关计算方法装置

[发明专利]一种融合Wikipedia的实体对齐方法-CN202110386571.3有效
发明人：陈其宾;朱翔宇;李锐;王建华 -专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司
申请日： 2021-04-12 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明提供一种融合Wikipedia的实体对齐方法，属于实体对齐、Wikipedia、自然语言处理技术领域，本发明包括：1)首先构建Wikipedia每个实体的统计量，并使用ElasticSearch存储；2)针对用户聊天内容，利用分词和Ngram构建问句的候选实体集；3)检索出候选Wikipedia实体集；4)计算评价候选实体s和Wikipedia实体E匹配指标；5)最后，利用规则和阈值确认最终对齐结果
一种融合 wikipedia 实体对齐方法

[发明专利]结合Wikipedia和WordNet特征计算词汇语义相关性的方法-CN202310017929.4在审
发明人：侯塞因穆罕穆德贾瓦德 -专利权人：南通大学
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明属于自然语言处理领域，具体涉及一种结合Wikipedia和WordNet特征计算词汇语义相关性的方法；本发明方法的步骤包括：步骤S1、对词汇概念分别基于Wikipedia和WordNet提取分类学和非分类学特征，得到基于Wikipedia的词汇概念向量和基于WordNet的词汇概念向量；步骤S2、基于Information Content对词汇概念中每个文本词进行语义权重计算；步骤S3、对基于Wikipedia本发明综合了Wikipedia和WordNet两个知识资源，并结合了两者的多个分类学和非分类学特征，提供了更多词汇概念语义细节，提高了语义相关性判断的准确性。
结合 wikipedia wordnet 特征计算词汇语义相关性方法

[发明专利]一种基于Wikipedia链接结构的语义相似性计算方法-CN202310047518.X在审
发明人：侯赛因穆罕穆德贾瓦德 -专利权人：南通大学
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明属于计算语言学领域，具体涉及一种基于Wikipedia链接结构的语义相似性计算方法，本发明方法步骤包括：步骤S1、将Wikipedia链接结构表示为语义图；步骤S2、对语言概念的out‑links、in‑links、bi‑linearlinks和2nd‑order bi‑linearlinks关联链接进行数学表示；步骤S3、计算语言概念在Wikipedia链接结构的语义图中基于informationcontent的关联链接的语义权重；步骤S4、基于Wikipedia链接结构语义图，对语言概念进行向量表示；步骤S5、对语言概念语义相似性进行计算。
一种基于 wikipedia 链接结构语义相似性计算方法

[发明专利]融合Wikipedia分类及显式语义特征的短文本检索方法-CN201910095679.X有效
发明人：李璞;张志锋;郑倩;邓璐娟;马军霞;梁辉;张世征;张王卫;李玉华 -专利权人：郑州轻工业学院
申请日： 2019-01-31 - 公布日： 2020-03-10 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明提出了一种融合Wikipedia分类及显式语义特征的短文本检索方法，针对当前短文本检索方法面临的局限性，根据Wikipedia中的语义信息选择和目标短文本最为相关的特征概念作为显式语义特征构建低维特征向量；通过分析这些特征概念在Wikipedia中对应的分类结构，计算特征向量中对应位置的不同分量之间的关联系数，将两个不同的特征向量转化到相同的语义空间中并计算语义关联度；根据语义关联度进行排序并返回结果，
融合 wikipedia 分类语义特征文本检索方法

[发明专利]基于Wikipedia链接结构的中文概念向量生成方法和装置-CN201711404733.1有效
发明人：鹿文鹏 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2017-12-22 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06F16/81 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Wikipedia链接结构的中文概念向量生成方法和装置，该方法包括：根据中文Wikipedia页面中的标题概念和/或链接概念构建链接信息库；针对链接信息库中样本是否存在链接概念分别构建训练正例和训练负例
基于 wikipedia 链接结构中文概念向量生成方法装置

[发明专利]基于Wikipedia链接结构的英文概念向量生成方法和装置-CN201711407859.4有效
发明人：薛若娟 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2017-12-22 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Wikipedia链接结构的英文概念向量生成方法和装置，该方法包括：根据英文Wikipedia页面中的标题概念和/或链接概念构建链接信息库；针对链接信息库中样本是否存在链接概念分别构建训练正例和训练负例
基于 wikipedia 链接结构英文概念向量生成方法装置

[发明专利]一种商品名称分类的模型构建方法及装置-CN202210251484.1在审
发明人：王宗增;杨培强;程林 -专利权人：浪潮软件科技有限公司
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及网络模型领域，具体提供了一种商品名称分类的模型构建方法，具有如下步骤：S1、开源Wikipedia和Books Corpus语料收集，税务商品名称语料收集；S2、对开源Wikipedia和BooksCorpus
一种商品名称分类模型构建方法装置

[发明专利]一种领域本体的构建及实例化方法-CN201310056191.9有效
发明人：符红光;刘忠;钟秀琴 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2013-02-22 - 公布日： 2013-09-04 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种领域本体的构建及实例化方法，其特征在于：选定领域，通过Wikipedia获取该领域的核心术语和核心术语之间的关系；将核心术语之间的关系与WordNet查询方式进行比较筛选，确定它们之间的对应模式通过核心术语和本体关系来构建该领域的领域本体；确定所选定的领域的属性，将该属性添加到领域本体中；将所选定的领域的例题作为领域本体的个体进行实例化；再将实例化的领域本体存入AG数据库；本方法依赖全人类共享的Wikipedia
一种领域本体构建实例方法

[发明专利]一种融合先验信息的命名实体链接方法-CN201810103629.7有效
发明人：汤斯亮;杨希远;陈博;林升;吴飞;庄越挺 -专利权人：浙江大学
申请日： 2018-02-01 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：该方法包括如下步骤：(1)从Wikipedia data dump，Freebase data dump提取字符串‑候选实体表、人名列表、地名列表；(2)将Wikipedia data dump中的每篇文章表示为词频
一种融合先验信息命名实体链接方法

[发明专利]迭代式数据获取方法-CN202011642867.9有效
发明人：刘玉茹;王元卓;程伯群;陈中正;雍胜凯;张宸硕 -专利权人：中科院计算技术研究所大数据研究院
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：通过爬取网页，获取Twitter账号对应人物、组织的Wikipedia页面URL，再根据获取的URL，爬取wikipedia页面，得到人物、组织的详细信息，以及循环迭代以上步骤，直至重点账号库中无新增的社交账号
迭代式数据获取方法

[发明专利]一种低维显式语义空间下的语义关联度计算方法-CN201910886344.X在审
发明人：李璞;孙玉胜;武丰龙;邓璐娟;张志锋;李玉华;梁辉;蒋锦涛 -专利权人：郑州轻工业学院
申请日： 2019-09-19 - 公布日： 2019-12-20 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明提出一种低维显式语义空间下的语义关联度计算方法，其步骤为：首先，设计一种基于Wikipedia的显式特征选择算法，对给定一个词对的两个词项分别构建低维显式语义空间上的各自的显式特征列表；其次，针对各自的显式特征列表中的每个概念，抽取每个概念在Wikipedia中对应的文章，并根据概念对应文章之间的关联系数计算对应位置的概念之间的关联系数，进而求得两个显式特征列表之间的关联系数向量；最后，根据关联系数向量将两个不同的显式特征列表映射到相同的语义空间下
关联系数显式语义关联度低维向量显式语义特征选择算法特征向量语义空间鲁棒性构建映射抽取

[发明专利]使用公众网站获取元数据-CN200710103715.X无效
发明人：赫姆达特·波昂;M·E·普卢托夫斯基 -专利权人：索尼株式会社;索尼电子有限公司
申请日： 2007-05-16 - 公布日： 2007-11-21 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：内容的类别通过从与特定内容有关的例如WIKIPEDIA网站的在线公众网站检索网页并分析该网页以获得内容元数据来产生。从内容元数据提取该内容的类别数据。另外，基于类别和关系数据减少类别数据集的语言项。
使用公众网站获取数据

[发明专利]利用实体链接和本体数据推断主题-CN201980060346.1在审
发明人： R·罗南;O·尼尔;林钦佑;O·贾辛;D·努里利;E·亚米;A·勒维 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G06F16/483 文献下载
摘要：例如，可以从Wikipedia类别或其他大型本体数据源中抽取实体。使用无监督学习对图进行分析准许确定图中的簇。可以使用有监督学习从簇中提取特征提供了对主题标识符的选择。
利用实体链接本体数据推断主题

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