[发明专利]实体链指方法、装置、设备以及存储介质

说明书

本申请公开了实体链指方法、装置、设备以及存储介质，涉及知识图谱领域。具体实现方案为：获取目标文本；确定目标文本中包括的至少一个实体提及；根据预设的知识库，确定各实体提及对应的候选实体；确定各候选实体的参考文本以及确定各候选实体的附加特征信息；基于目标文本、各参考文本以及各附加特征信息，确定实体链指结果。本实现方式可以在实体链指时提供外部知识，积极发挥知识驱动的作用，从而能够提高实体链指的准确率，满足复杂场景下的应用需求。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及知识图谱领域，尤其涉及实体链指方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

为了更好的让机器理解文本，机器常常需要识别文本中的实体，同时将文本中的实体与对应的知识库中的实体一一对应。知识库中的同名实体往往很多，需要进行实体链指(Entity Linking)工作。实体链指对许多自然语言处理和信息检索任务都能产生积极的助力作用。实体链指一般包括两部分，实体识别(Named Entity Recognition)和实体消歧(Named Entity Disambiguation)。

现有的实体链指方案包括基于有监督学习的实体链指技术和基于深度学习的实体链指技术。这两种技术都依赖于特征工程和训练样本的构建过程，需要花费大量的人力。

发明内容

提供了一种实体链指方法、装置、设备以及存储介质。

根据第一方面，提供了一种实体链指方法，包括：获取目标文本；确定目标文本中包括的至少一个实体提及；根据预设的知识库，确定各实体提及对应的候选实体；确定各候选实体的参考文本以及确定各候选实体的附加特征信息；基于目标文本、各参考文本以及各附加特征信息，确定实体链指结果。

根据第二方面，提供了一种实体链指装置，包括：目标文本获取单元，被配置成获取目标文本；实体提及确定单元，被配置成确定目标文本中包括的至少一个实体提及；候选实体确定单元，被配置成根据预设的知识库，确定各实体提及对应的候选实体；附加信息确定单元，被配置成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；实体链指确定单元，被配置成基于目标文本、各参考文本以及各附加特征信息，确定实体链指结果。

根据第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，所述指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面所描述的方法。

根据第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，上述计算机指令用于使计算机执行如第一方面所描述的方法。

根据本申请的技术可以在实体链指时提供外部知识，积极发挥知识驱动的作用，从而能够提高实体链指的准确率，满足复杂场景下的应用需求。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1是本申请的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的实体链指方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的实体链指方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本申请的实体链指方法的另一个实施例的流程图；

图5是图4所示实施例中实体识别网络的结构示意图；

图6是图4所示实施例中向量确定模型的结构示意图；

图7是图4所示实施例中实体消歧网络的结构示意图；