[发明专利]一种实体关系自动识别方法及系统

摘要

本发明涉及一种实体关系自动识别方法及系统，该方法包括：训练卷积神经网络得到实体关系识别模型；获取对应待确认实体组的相关语料库；将相关语料进行分词，并将分词得到的相关词语转化为相关词向量；将相关词向量按相关语料转化为矩阵作为实体关系识别模型的输入，得到相关关系种类和相关关系种类的相似度值，将相似度值高的相关关系种类作为待确认实体组的关系种类。本发明通过锻炼卷积神经网络作为实体关系识别模型，在出现新增实体时，计算得到一系列新增实体组的关系种类，并得出每一项关系种类的相似度值，通过具体的数值来确定相关关系种类的程度，提高得到的新增实体组之间关系种类的准确性。

主权项

一种实体关系自动识别方法，其特征在于，包括：对每一种关系种类从知识图谱中获取具有所述关系种类的若干实体组；从知识库中分别获取对应不同所述实体组的语料库，将所述语料库中的语料进行分词，并将分词得到的词语转化为词向量；将语料库中的所述词向量转化为矩阵作为输入，将所述语料库对应的实体组的关系种类作为输出，训练得到实体关系识别模型；从知识库中获取对应待确认实体组的相关语料库；将所述相关语料库中的相关语料进行分词，并将分词得到的相关词语转化为相关词向量；将所述相关词向量按相关语料转化为矩阵作为所述实体关系识别模型的输入，得到所述相关语料库中每一条相关语料的相关关系种类和所述相关关系种类的相似度值；将所有所述相似度值按大小进行排序，将排名名次高于预设排名名次的相似度值对应的所述相关关系种类作为所述待确认实体组的关系种类。