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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
摘要：本申请公开了实体消歧模型训练方法、实体消歧方法及相关设备，实体消歧模型训练方法包括：获取样本文本及其对应的标注实体信息；从样本文本中提取标注实体信息中实体指称的关联样本语句；基于实体指称在实体信息库中对应的各候选实体的实体描述信息，从知识图谱中提取每个候选实体关联的预设数量个关联三元组；对每个候选实体的实体描述信息以及预设数量个关联三元组进行拼接得到对应的融合描述语句；将实体指称的关联样本语句分别与每个候选实体的融合描述语句进行组合，基于组合结果得到训练文本集；基于训练文本集对预设神经网络模型进行目标任务训练得到目标实体消歧模型。本申请提高了训练所得目标实体消歧模型进行实体消歧处理的准确性。
主权项：1.一种实体消歧模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本文本以及所述样本文本对应的标注实体信息；所述标注实体信息指示所述样本文本中的实体指称和所述实体指称在实体信息库中链接到的链接实体，所述实体信息库包括多个实体的实体描述信息；从所述样本文本中提取所述实体指称关联的语句，得到所述实体指称对应的关联样本语句；确定所述实体指称在所述实体信息库中对应的至少一个候选实体，并基于每个所述候选实体在所述实体信息库中的实体描述信息，从知识图谱中提取每个所述候选实体关联的预设数量个关联三元组；对每个所述候选实体在所述实体信息库中的实体描述信息以及每个所述候选实体对应的预设数量个关联三元组进行拼接，得到每个所述候选实体对应的融合描述语句；将所述实体指称对应的关联样本语句分别与每个所述候选实体对应的融合描述语句进行组合，基于组合结果得到训练文本集；基于所述训练文本集中的训练文本对预设神经网络模型进行目标任务训练，直至达到预设训练结束条件得到目标实体消歧模型；所述目标任务为预测所述训练文本中关联样本语句与融合描述语句之间的语义相关程度的任务。
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