[发明专利]共指解析和实体链接

说明书

用于由处理器从非结构化文本数据进行共指解析和实体链接的实施例。通过使用领域知识本体链接在非结构化文本数据中出现的一个或多个实体，可以解析所述一个或多个实体的语义共指和提及。

技术领域

本发明一般而言涉及计算系统，并且更具体地涉及使用计算处理器从非结构化文本数据进行共指解析和实体链接的各种实施例。

背景技术

由于最近信息技术的进步和互联网的日益普及，现在大量信息以数字形式可用。信息的这种可用性提供了许多机会。数字和在线信息是商业智能的有利来源，这对于在竞争激烈的环境中实体的生存和适应性至关重要。

发明内容

提供了各种实施例，用于由处理器从非结构化文本数据进行共指解析和实体链接。在一个实施例中，仅作为示例，提供了再次由处理器从非结构化文本数据进行共指解析和实体链接的方法。通过使用领域知识本体链接一个或多个实体，可以解析在非结构化文本数据中出现的一个或多个实体的语义共指和提及。

附图说明

为了易于理解本发明的优点，将通过参考在附图中示出的特定实施例来呈现上面简要描述的本发明的更具体描述。应理解，这些附图仅描绘了本发明的典型实施例，因此不应当被认为是对其范围的限制，将通过使用附图以附加的特异性和细节来描述和解释本发明，其中：

图1表示根据本发明实施例的示例性云计算节点的框图；

图2表示根据本发明实施例的示例性云计算节点的框图；

图3表示根据本发明实施例的抽象模型层的附加框图；

图4是描绘根据本发明实施例的从非结构化文本数据进行共指解析和实体链接的框图；

图5是描绘根据本发明的各方面的领域本体的图；

图6是描绘根据本发明的各方面的关系和特性的本体推断的图；

图7是描绘根据本发明的各方面的用于共指解析的示例性操作的图；

图8是描绘根据本发明的各方面的语义指代识别的图；

图9是描述根据本发明的各方面的语义关系识别的图；

图10是描绘根据本发明的各方面的使用来自共指解析、实体链接和关系链接的关系结果以及使用实体之间的本体关系来解析语义指代的图；

图11是描绘用于由处理器执行从非结构化文本数据进行共指解析和实体链接的示例性方法的流程图；再次，可以在其中实现本发明的各方面；以及

图12是描绘根据本发明实施例的使用匹配的实体标识符(ID)从非结构化文本数据进行共指解析和实体链接的图。

具体实施方式

随着电子信息量的不断增加，对复杂信息访问系统的需求也在增长。通过实时的全球计算机网络，越来越多地可访问数字或“在线”数据。数据可以反映群体中的团体或个体行为的许多方面，包括科学、政治、政府、教育、金融、旅行、交通流量、购物和休闲活动、医疗保健等。许多数据密集型应用需要从数据源中提取信息，诸如例如在政治、安全和反恐、医疗保健、政府、教育或商业环境中。

共指解析是识别以自然语言指代同一现实世界实体的语言表达(提及)的任务。自然语言处理(“NLP”)可以能够准确地解析某些类型的共指，诸如回指(anaphora)、后指(cataphora)或前因。但是，NLP操作目前受到名词短语共指的挑战。