[发明专利]实体关系查询方法和装置

权利要求书

1.一种实体关系查询方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取运单数据，所述运单数据包括字段和与每个字段对应的实体；将每条运单数据语料化后存入语料库；

构建神经网络语言模型并基于所述语料库训练该模型后得到所述实体表述矩阵，所述实体表述矩阵由V个实体的N维向量组成；

在实体表述矩阵中确定设定个数的与查询实体关系最亲密的实体并显示；

其中，所述构建神经网络语言模型并基于所述语料库训练该模型后得到所述实体表述矩阵包括以下步骤：

构建神经网络语言模型，即构建1个V*N的W矩阵，和通过隐藏层导出的C个N*V的W₁'、W₂'......W_c'矩阵；V为实体的总数量，N为实体的表述维度，C为设定的实体在其所在的运单数据中的上下文字段的窗口大小；

构建损失函数f_损，

f_损=

N_s(v)表示实体v所在的单条运单数据中其它的实体，f(v)表示当前实体v的N维向量，f(u)表示预测实体u的N维向量，γ表示超参数，µ_c表示训练过程中的中间向量，长度也为N维；

基于损失函数f_损确定目标函数f_目，

f_目=

；

基于目标函数对神经网络语言模型进行迭代优化得到所述实体表述矩阵。

2.根据权利要求1所述的一种实体关系查询方法，其特征在于，所述构建神经网络语言模型并基于所述语料库训练该模型后得到所述实体表述矩阵具体包括以下步骤：

采用随机梯度下降法对神经网络语言模型进行迭代优化，得到最终的矩阵W和W₁'至W_c'；

将矩阵W和W₁'至W_c'的转置矩阵相加求平均，得到实体表述矩阵。

3.根据权利要求1所述的一种实体关系查询方法，其特征在于，所述将每条运单数据语料化后存入语料库之前还包括以下步骤:

将每条运单数据中的实体通过以下步骤规范化：

从运单数据中获取初步实体；

将获取到的初步实体分别与和其对应的字典匹配，并用匹配到的实体替换掉该初步实体。

4.根据权利要求3所述的一种实体关系查询方法，其特征在于，所述将获取到的初步实体分别与和其对应的字典匹配，并用匹配到的实体替换掉该初步实体具体包括以下步骤：

将初步实体中每个汉字的形码和音码分别与和其对应的字典中的汉字的形码和音码匹配；

将用形码匹配的值和将用音码匹配的值加权求和得到与该初步实体中的汉字匹配的匹配值，将与该匹配值对应的汉字替换掉所述初步实体中的汉字，得到与所述初步实体匹配的实体。

5.根据权利要求4所述的一种实体关系查询方法，其特征在于，

每个所述汉字的形码通过以下方式获得：

对汉字进行形音编码；

用卷积神经网络对每个汉字的形音编码进行高级形状特征提取，得到一个8维向量。