[发明专利]一种基于舆情及企业画像识别多个企业之间关系的方法

权利要求书

1.一种基于舆情及企业画像识别多个企业之间关系的方法，其特征在于，包括：

S1、同时识别非结构化文本中的企业实体名词与结构化企业实体标签；

S2、计算企业实体所在文本字符词向量、位置向量与企业标签向量，并连接形成句向量；

S3、利用深度神经网络，综合步骤 S2 中的所述句向量，识别企业间特定关系。

2.根据权利要求1所述的基于舆情及企业画像识别多个企业之间关系的方法，其特征在于：

在步骤S1中，对输入的文本进行预处理，通过利用已经训练好的企业命名实体抽取模型识别出文本中的企业实体，找到文本中的企业实体的位置，针对存在多个企业实体的文本，搜索企业别名库，将这些实体与企业别名库中的结构化企业实体进行对齐，最终得到该文本中企业实体名称、位置以及标签，同时根据输入文本构建文本序列，其中是普通词汇，是实体名词。

3.根据权利要求2所述的基于舆情及企业画像识别多个企业之间关系的方法，其特征在于，在步骤S2中，具体为：

S2.1、对文本序列中每个字符相对实体计算相对位置步长得到位置序列；

S2.2、任意选择文本D中的一对实体，对文本序列D、两个实体的位置序列、实体标签，利用Word2Vec变成词向量、位置向量、实体标签向量；

S2.3、通过对文本序列中每一个字符或实体，将S2.2中得到的向量进行连接，最终得到合并后的文本序列向量作为深度学习网络的输入。