[发明专利]一种实体关联方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种实体关联方法，其特征在于，所述实体关联方法包括：

获取待检测文档中的文档实体列表和所述待检测文档的文本摘要，其中，所述文本摘要通过排序算法确定；

基于待检测文档中的文档实体列表，获取知识图谱数据库中与所述文档实体列表中的每个文档实体相对应的每个匹配实体以及与每个所述匹配实体相关联的关系实体；其中，每个所述匹配实体包括匹配实体名称、匹配实体属性以及匹配实体关系，每个所述关系实体包括关系实体名称和关系实体属性；

根据所述待检测文档和所述匹配实体属性，确定第一相似度；根据所述待检测文档的所述文本摘要和所述匹配实体，确定第二相似度；根据所述待检测文档的所述文本摘要、所述匹配实体以及所述关系实体，确定第三相似度；

针对所述文档实体列表中每个所述文档实体相对应的每个所述匹配实体的所述第一相似度、所述第二相似度以及所述第三相似度按照相似度比例配置权重系数，并按照配置后的所述权重系数对每个所述匹配实体的所述第一相似度、所述第二相似度以及所述第三相似度进行求和，并在多个所述匹配实体中确定一个匹配实体的相似度最大值；其中，所述权重系数的配置比例根据属性分类的不同情况确定；

将所述匹配实体的所述相似度最大值与预设阈值进行对比，并将所述最大值大于所述预设阈值的所述待检测文档中的文档实体与所述知识图谱数据库关联，并获取该文档实体与所述知识图谱数据库中相关联的关系实体以及所述关系实体的实体类别；

所述根据所述待检测文档和所述匹配实体属性，确定第一相似度，包括：

将所述文档实体列表中每个文档实体所在的句子进行分割，并对所述句子进行分类，获取所述句子的词向量集合；

获取所述匹配实体属性的词向量集合；

根据所述句子的词向量集合与所述匹配实体属性的词向量集合，确定所述句子类别与所述匹配实体属性的相似度为第一相似度；其中，若所述匹配实体中的任一一个匹配实体的类别与分割后的任一一个所述句子的类别相同，则将所述第一相似度按照相似度比例配置为最大的权重系数；

所述根据所述待检测文档的所述文本摘要和所述匹配实体，确定第二相似度，包括：

根据所述文本摘要的类别，确定所述文本摘要的摘要向量；

基于所述匹配实体的匹配实体名称和匹配实体关系，确定所述匹配实体关系的词向量集合；

根据所述文本摘要的摘要向量与所述匹配实体关系的词向量集合，确定所述文本摘要与所述匹配实体的相似度为第二相似度；其中，若所述匹配实体中的任一一个匹配实体的类别与所述文本摘要的类别相同，则将所述第二相似度按照相似度比例配置为最大的权重系数；

所述根据所述待检测文档的所述文本摘要、所述匹配实体以及所述关系实体，确定第三相似度，包括：

基于所述匹配实体的匹配实体名称和匹配实体关系以及所述关系实体的关系实体名称和关系实体属性，确定所述匹配实体的词向量集合；

根据所述文本摘要的摘要向量与所述匹配实体的词向量集合，确定所述文本摘要与所述匹配实体的相似度为第三相似度；其中，若所述匹配实体中的任一一个匹配实体的类别与所述匹配实体对应的关系实体的类别均和所述文本摘要的类别相同，则将所述第三相似度按照相似度比例配置为最大的权重系数。

2.根据权利要求1所述的实体关联方法，其特征在于，通过以下方式获取待检测文档中的文档实体列表：

通过训练好的实体识别模型对待检测文档进行实体识别，获取文档实体列表。

3.根据权利要求1所述的实体关联方法，其特征在于，所述并获取该文档实体与所述知识图谱中相关联的关系实体以及所述关系实体的实体类别，包括：

根据文档实体与所述知识图谱相关联的关系实体，确定所述关系实体与所述文档实体的关联程度；其中，所述关联程度包括一度关联和二度关联；

根据所述关系实体与所述文档实体的关联程度，确定所述关系实体的实体类别。