[发明专利]实体链指方法、装置、设备以及存储介质

权利要求书

1.一种实体链指方法，包括：

获取目标文本；

确定所述目标文本中包括的至少一个实体提及；

根据预设的知识库，确定各所述实体提及对应的候选实体；

确定各所述候选实体的参考文本以及确定各所述候选实体的附加特征信息；

基于所述目标文本、各所述参考文本以及各所述附加特征信息，确定实体链指结果；

其中，所述附加特征信息包括至少一个上位概念和各上位概念对应的概率；以及

所述确定各所述候选实体的附加特征信息，包括：

对于每个候选实体，根据该候选实体以及预设的概念预测模型，确定该候选实体的至少一个上位概念和各上位概念对应的概率，得到概率序列。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述目标文本中包括的至少一个实体提及，包括：

确定所述目标文本的文本嵌入向量以及相关特征向量；

融合所述文本嵌入向量以及所述相关特征向量，得到融合向量；

根据所述融合向量，确定所述至少一个实体提及。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述融合向量，确定所述至少一个实体提及，包括：

对所述融合向量进行注意力增强，得到增强向量；

对所述增强向量进行两次分类，分别得到各实体提及的首位置和尾位置；

根据得到的首位置和尾位置，确定各实体提及。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定各所述候选实体的参考文本，包括：

对于每个候选实体，获取该候选实体的至少一项描述文本；对各项描述文本进行拼接，得到该候选实体的参考文本。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述附加特征信息包括实体嵌入向量；以及

所述确定各所述候选实体的附加特征信息，包括：

对于每个候选实体，获取该候选实体的描述信息；

获取与该候选实体相关的三元组序列；

根据该候选实体、所述描述信息、所述三元组序列以及预先训练的向量确定模型，确定该候选实体的实体嵌入向量。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述目标文本、各所述参考文本以及各所述附加特征信息，确定实体链指结果，包括：

分别确定所述目标文本以及各所述参考文本的第一嵌入向量和第二嵌入向量；

根据所述目标文本的第一嵌入向量和第二嵌入向量、各所述参考文本的第一嵌入向量和第二嵌入向量、各所述附加特征信息，确定实体链指结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述分别确定所述目标文本以及各所述参考文本的第一嵌入向量和第二嵌入向量，包括：

分别确定所述目标文本以及各所述参考文本的词嵌入向量和字嵌入向量；

根据所述目标文本的词嵌入向量、字嵌入向量以及第一预设向量确定模型，确定所述目标文本的第一嵌入向量；

根据所述目标文本以及第二预设向量确定模型，确定所述目标文本的第二嵌入向量；

对于每个参考文本，根据该参考文本的词嵌入向量、字嵌入向量以及所述第一预设向量确定模型，确定该参考文本的第一嵌入向量；根据该参考文本以及所述第二预设向量确定模型，确定该参考文本的第二嵌入向量。

8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所述目标文本的第一嵌入向量和第二嵌入向量、各所述参考文本的第一嵌入向量和第二嵌入向量、各所述附加特征信息，确定实体链指结果，包括：

对于每个参考文本，拼接该参考文本的第一嵌入向量、第二嵌入向量和该参考文本对应的候选实体的附加特征信息，得到第一拼接向量；

拼接所述目标文本的第一嵌入向量、第二嵌入向量和各第一拼接向量，得到第二拼接向量；

根据各所述第一拼接向量、所述第二拼接向量以及预设的分类模型，确定各所述候选实体与所述实体提及链指的概率。