[发明专利]实体分类方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种实体分类方法，其特征在于，包括：

获取知识图谱中的待分类实体；

根据所述待分类实体的属性对所述待分类实体进行第一特征提取，获得所述待分类实体的领域特征信息；

根据所述领域特征信息确定所述待分类实体的目标域分类；

根据所述目标域分类对应的分类属性，对所述待分类实体进行第二特征提取，获得所述待分类实体的类别特征信息；

根据所述类别特征信息确定所述待分类实体的目标分类。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待分类实体的属性对所述待分类实体进行第一特征提取，获得所述待分类实体的领域特征信息，包括：

将所述待分类实体的属性中属于目标属性集合中的属性进行删除所得的剩余属性确定为特征属性；

根据所述特征属性生成所述待分类实体的域特征向量，作为所述领域特征信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待分类实体的属性对所述待分类实体进行第一特征提取，获得所述待分类实体的领域特征信息，包括：

将所述待分类实体的属性中与目标属性对应的属性的属性值确定为域特征属性值；

将所述待分类实体的属性中属于目标属性集合中的属性进行删除所得的剩余属性确定为特征属性；

根据所述特征属性和所述特征属性值生成所述待分类实体的域特征向量，作为所述领域特征信息。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述目标属性集合中的属性通过以下方式确定：

获取训练实体样本；

确定每一所述训练实体样本的每一属性的出现频率；

将出现频率大于第一阈值的属性添加至所述目标属性集合，和/或将出现频率小于第二阈值的属性添加至所述目标属性集合，其中，所述第一阈值大于所述第二阈值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标域分类对应的分类属性，对所述待分类实体进行第二特征提取，获得所述待分类实体的类别特征信息，包括：

获取所述待分类实体中与每一所述分类属性对应的分类属性值；

将每一所述分类属性值进行文本拼接获得的文本信息确定为所述待分类实体的类别特征信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述类别特征信息确定所述待分类实体的目标分类，包括：

将所述类别特征信息输入文本分类模型，获得所述文本分类模型输出的与每一分类对应的概率分布信息；

在所述概率分布信息中最大的概率信息大于第三阈值的情况下，将所述最大的概率信息对应的分类确定为所述目标分类。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述类别特征信息确定所述待分类实体的目标分类，还包括：

在所述概率分布信息中最大的概率信息小于或等于所述第三阈值的情况下，将所述目标域分类确定为所述待分类实体的目标分类。

8.一种实体分类装置，其特征在于，包括：

获取模块，被配置为获取知识图谱中的待分类实体；

第一提取模块，被配置为根据所述待分类实体的属性对所述待分类实体进行第一特征提取，获得所述待分类实体的领域特征信息；

第一确定模块，被配置为根据所述领域特征信息确定所述待分类实体的目标域分类；

第二提取模块，被配置为根据所述目标域分类对应的分类属性，对所述待分类实体进行第二特征提取，获得所述待分类实体的类别特征信息；

第二确定模块，被配置为根据所述类别特征信息确定所述待分类实体的目标分类。