[发明专利]一种基于主题向量学习的实体链接预测方法有效
| 申请号： | 202110214535.9 | 申请日： | 2021-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN112989803B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 何熙 | 申请（专利权）人： | 成都增强视图科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/216 | 分类号： | G06F40/216;G06F40/242;G06F40/30;G06F16/35;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京盛凡佳华专利代理事务所(普通合伙) 11947 | 代理人： | 王翠 |
| 地址： | 610000 四川省成都市中国（四川）自由*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于主题向量学习的实体链接模型，包括知识库、百度文档、标注数据和Skip‑gram模型，获取包含待分析的目标实体的文档，根据实体命名词典对所有待分析目标实体生成候选实体集合，并获取所有候选实体的表征向量；本发明一种基于主题向量学习的实体链接模型通过对文档主题向量的多任务学习，将文档中的所有实体链接结果之间的相关性计算转化为文档中每个实体链接结果与文档主题的相关性，用以解决文档中所有实体链接结果互相的相关性难以计算的难题，在训练过程中，使用文档分类数据集进一步加强对文档主题向量的学习，从而降低了实体链接算法的时间复杂度，并进一步提高了实体链接的准确度；进而提高实体链接的整体流程效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 主题 向量 学习 实体 链接 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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