[发明专利]面向海量非结构化文本的知识图谱自动构建方法及系统有效
| 申请号： | 201810687745.8 | 申请日： | 2018-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN108875051B | 公开（公告）日： | 2020-04-28 |
| 发明（设计）人： | 李世奇;程国艮 | 申请（专利权）人： | 中译语通科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/338 |
| 代理公司： | 北京万贝专利代理事务所(特殊普通合伙) 11520 | 代理人： | 马红 |
| 地址： | 100040 北京市石*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机软件技术领域，公开了一种面向海量非结构化文本的知识图谱自动构建方法及系统，将命名实体识别问题抽象为一个序列标注问题：给定一个句子，为句子序列中的每一个字做标注；根据训练数据设计有效的特征，学习各类分类模型，使用训练好的分类器预测关系；链接多个现有知识，从顶层创建一个大规模的统一的知识网络；从三大在线百科、开放网站、相关知识库或搜索引擎日志中抓取实体信息并进行整合。本发明能够大幅提高知识图谱的构建速度，提高时间效率，降低人力资源成本30％以上。同时，本发明具有较好的领域移植性，在构建知识图谱时，仅需对本发明中的实体和关系抽取算法进行优化，即可迅速实现。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 海量 结构 文本 知识 图谱 自动 构建 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种面向海量非结构化文本的知识图谱自动构建方法，其特征在于，所述面向海量非结构化文本的知识图谱自动构建方法为：(1)给定一个句子，为句子序列中的每一个字做标注；(2)根据训练数据设计有效的特征，学习各类分类模型，使用训练好的分类器预测关系；(3)链接多个现有知识，从顶层创建一个大规模的统一的知识网络；(4)从三大在线百科、开放网站、相关知识库或搜索引擎日志中抓取实体信息并进行整合。
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