[发明专利]一种实体关联方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种实体关联方法，其特征在于，包括：

获取待处理文本的特征向量；其中，所述待处理文本中包含若干个待关联至知识图谱中节点的实体；

根据所述待处理文本中实体之间的关系构造若干个实体对，包括：

获取所述待处理文本中同时出现在若干个样本文件的同一个样本文件的概率超过预设概率的实体对，作为第一实体对；

获取所述待处理文本的每个语句中距离最近的且除所述第一实体对以外两个实体组成的实体对，作为第二实体对；

获取所述待处理文本中距离最近的且除所述第一实体对和所述第二实体对以外两个实体组成的实体对，作为第三实体对；

合并所述第一实体对、所述第二实体对和所述第三实体对，得到所述根据待处理文本中实体之间的关系构造若干个实体对；

针对每一个实体对在知识图谱中获取非泛化关系路径的特征向量与所述待处理文本的特征向量的最大相似度，作为所述实体对与所述待处理文本的第一相似度；其中，当所述实体对之间不存在非泛化关系路径，所述第一相似度为0；

针对所述待处理文本中每一个实体在所述知识图谱中获取关系路径的特征向量与所述待处理文本的特征向量的最大相似度，作为所述实体与所述待处理文本的第二相似度；

根据包含所述待处理文本中实体的实体对对应的第一相似度和所述实体对应的第二相似度获取所述实体与所述知识图谱的关联得分，包括：

当所述第一相似度为0，将所述第二相似度作为所述实体与所述知识图谱的关联得分；

当所述第一相似度不为0，根据第一权重、第二权重、所述第一相似度和所述第二相似度获取所述实体与所述知识图谱的关联得分；

当关联得分超过预设阈值，将所述实体关联到所述第二相似度对应的知识图谱中的节点上。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待处理文本的特征向量，包括：

对所述待处理文本进行分词，对获得的分词进行去停用词和去重处理；

对处理后的分词按照词频进行排序，并统计处理后的分词数量x；

根据获得的分词数量x、预先设置的最低特征词个数a、最大特征词个数b和所述待处理文本的平均长度t计算分词向量获取个数y；

获取词频排列位于前y位的词的词向量，并将这些词向量进行加法运算以得到所述待处理文本的特征向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每一个实体对在知识图谱中获取非泛化关系路径的特征向量与待处理文本的特征向量的最大相似度，作为实体对与待处理文本的第一相似度，包括：

依次获取每一个实体对，并每当获得一个实体对，对获得的实体对进行如下操作：

获取获得的实体对的所有非泛化关系路径的特征向量；

计算每一个非泛化关系路径的特征向量与所述待处理文本的特征向量的相似度；

将最大相似度作为获得的实体对与所述待处理文本的第一相似度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取获得的实体对的所有非泛化关系路径的特征向量，包括：

在所述知识图谱中判断与获得的实体对对应的节点间是否存在路径关系；

当获得的实体对对应的节点间存在路径关系，获取存在的路径关系，并判断获得的路径关系是否是泛化路径关系；

获取每一个非泛化路径关系，并每当获得一个非泛化路径关系，对获得的非泛化路径进行如下操作：

获取获得的非泛化路径关系的节点名称、节点属性、实体关系的词向量；

对获得的词向量进行加法运算得到所述非泛化路径关系的特征向量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述在知识图谱中判断与获得的实体对对应的节点间是否存在路径关系，包括：

在所述知识图谱中依次判断与获得的实体对对应的节点间是否存在1度、2度和3度关系；

当确定与获得的实体对对应的节点间存在上述三种关系中的任意一种，停止后续判断过程，并确定与获得的实体对对应的节点间存在路径关系。