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申请/专利权人：中译语通科技股份有限公司
申请日：2020-12-23
公开（公告）日：2024-06-04
公开（公告）号：CN112487214B
主分类号：G06F16/36
分类号：G06F16/36;G06F16/28;G06F40/295;G06F18/241
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.04#授权;2021.03.30#实质审查的生效;2021.03.12#公开
摘要：本发明公开了一种基于实体共现矩阵的知识图谱关系抽取方法及系统，该方法包括：对片段语料集合中的各个片段语料进行命名实体的识别，得到命名实体列表；求取实体共现矩阵；计算所述实体共现矩阵的分割阈值；对于所述元素值大于所述分割阈值的各个位置点，找到每个位置点所对应的实体对以及所述实体对共同出现的片段语料列表；对每个所述片段语料列表进行关键词提取，获得每个所述片段语料列表的关键词列表；根据每个所述关键词列表与关系字典之间的映射关系来确定每个实体对的关系。本发明的目的基于实体共现矩阵的知识图谱关系抽取方法及系统能够对知识图谱的实体关系进行自动快速抽取，效率比较高。
主权项：1.一种基于实体共现矩阵的知识图谱关系抽取方法，其特征在于，包括：对片段语料集合中的各个片段语料进行命名实体的识别，得到命名实体列表；对所述命名实体列表中的实体进行两两组合，求取实体共现矩阵，其中，所述实体共现矩阵中的元素值为Ni，所述Ni表示第i对实体共同出现在N个片段语料中；计算所述实体共现矩阵的分割阈值；对于所述元素值大于所述分割阈值的各个位置点，找到每个位置点所对应的实体对以及所述实体对共同出现的片段语料列表；对每个所述片段语料列表进行关键词提取，获得每个所述片段语料列表的关键词列表；根据每个所述关键词列表与关系字典之间的映射关系来确定每个实体对的关系；所述根据每个所述关键词列表与关系字典之间的映射关系来确定每个实体对的关系包括：建立每个所述关键词列表中的关键词和关系字典的映射关系表，以关系值为横轴，关键词出现的次数为纵轴，计算关键词在关系字典中的分布直方图，将所述分布直方图中的最大极点对应的横坐标值确定为实体对的关系值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中译语通科技股份有限公司 基于实体共现矩阵的知识图谱关系抽取方法及系统
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