[发明专利]命名实体关联关系的更新方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种命名实体关联关系的更新方法，其特征在于，包括：

命名实体关联关系训练集生成与更新步骤S100，对原始语句中的命名实体进行标注而生成训练语句，基于不同文档的所有训练语句生成训练集；

命名实体关联关系的统计语义规则挖掘步骤S200，从所述训练集中挖掘与已知的命名实体关联关系对应的顺序关系模式，基于所述顺序关系模式而生成候选命名实体关联关系；

命名实体关联关系的生成与修正步骤S300，将所述候选命名实体关联关系展现给用户，获取用户确认所述候选命名实体关联关系是否为可信命名实体关联关系的操作；

命名实体关联关系的存储步骤S400，存储所述可信命名实体关联关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述命名实体关联关系训练集生成与更新步骤S100包括，文本内命名实体的识别步骤S101和命名实体的语句的规范化转换及标注步骤S102，其中，

文本内命名实体的识别步骤S101，对所述原始语句中的命名实体进行识别，将所有所述命名实体对应到相应的命名实体ID；

命名实体的语句的规范化转换及标注步骤S102，将命名实体ID转换为本体二元组而形成训练语句，其中，所述本体二元组包括命名实体ID和命名实体类型ID，所述训练语句包括本体二元组、动词、方位词、反转词、介词以及形容词。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，文本内命名实体的识别步骤S101还包括：命名实体的语义消歧步骤及指代消解步骤，其中，

所述命名实体的语义消歧步骤包括，将所述原始语句中的词语替换为对应的命名实体；

所述指代消解步骤包括，识别原始语句中的代词所指代的先行语，并使用所述先行语替换所述代词；

所述指代消解步骤还包括，识别原始语句中缺省的命名实体，并将所述命名实体补充至缺省的位置。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述命名实体关联关系的统计语义规则挖掘步骤S200包括已知命名实体关联关系输入步骤S201和统计语义规则发现及更新步骤S202，其中，

已知命名实体关联关系输入步骤S201，从数据库中获取命名实体关联关系对应的实例，所述命名实体关联关系对应的实例包括第一命名实体ID、第二命名实体ID、以及第一命名实体ID与第二命名实体ID之间的命名实体关联关系；其中，所述命名实体关联关系包括第一命名实体ID与第二命名实体ID之间的部分与整体关系、地理位置关系、成层年代关系、机构从属关系、以及概念隶属关系；

统计语义规则发现及更新步骤S202，将所述命名实体关联关系对应的实例作为弱监督学习的分类结论，从所述训练集中发现并更新顺序关系模式，基于所述顺序关系模式生成候选命名实体关联关系，其中，所述顺序关系模式在语义上对应于所述命名实体关联关系的语义规则的描述，所述语义规则存储于语义规则集。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述统计语义规则发现及更新步骤S202中，基于命名实体关联关系实例使用CHAID决策树方法从训练集中发现置信度超过第一阈值的候选命名实体关联关系，所述候选命名实体关联关系与已有的命名实体关联关系不同。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述命名实体关联关系的存储步骤S400还包括：将存储的可信命名实体关联关系更新至数据库中，作为已知的命名实体关联关系。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述命名实体关联关系的存储步骤S400中，通过ETL模块将存储的可信命名实体关联关系更新至数据库中，作为已知的命名实体关联关系。