[发明专利]基于微图的实体归属链条的判别方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于微图的实体归属链条的判别方法、装置及存储介质，方法包括：获取待分析的实体集合，任取两个实体按照顺序进行排列得到所有可能的实体排列组合；将每一个实体排列组合中的两个实体名称输入实体关系分类模型，得到每一个所述实体排列组合中的两个实体是否具有排列在前的实体指向排列在后的实体的归属关系；找到所有仅具指向其他实体的单向归属关系的实体作为叶子实体，针对每一个找到的叶子实体找到对应的微图，基于找到的微图寻找由该叶子实体出发的最长归属链条，该方法不依靠于知识图谱即可获取多个实体间的关系，为建立知识图谱获取实体关系、在图谱链条部分缺失的情况下确定实体关系提供支撑，且缩短了查询成本。

技术领域

本发明涉及数据分析领域，尤其涉及一种基于微图的实体归属链条的判别方法。

背景技术

基于分析挖掘的需求，我们将对我们而言有意义的事物称之为实体，实体之间的联系称之为实体关系。实体以及实体间的关系，是我们认识事物，分析事物，甚至是决策推理的重要依据。在某个具体的领域，由大量的实体关系环环相扣组成的链条式结构我们称之为该领域的‘知识图谱’。知识图谱在大数据智能时代有着非常重要的意义，具有很广阔的应用前景。而实体关系则是构建知识图谱的基础。从理论上讲某个领域的知识图谱应该涵盖该领域的全部实体关系，这带来的一个问题就是查询不便的问题，当需要获取某几个实体之间的链条关系时，我们需要遍历已建立的知识图谱，才能获取答案，当查询次数增多时，这无疑会增加时间成本，除此之外，有受目前知识图谱构建技术的限制，成形的知识图谱往往出现实体缺失，链条缺失的现象，仅仅通过查询知识图谱来获得两个或多个实体之间的关系往往无法获得满意的结果。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种基于微图的实体归属链条的判别方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一方面，构造一种基于微图的实体归属链条的判别方法，所述方法包括：

获取待分析的实体集合，从所述实体集合中任取两个实体按照顺序进行排列，得到所有可能的实体排列组合；

将每一个所述实体排列组合中的两个实体名称输入实体关系分类模型，得到每一个所述实体排列组合中的两个实体是否具有排列在前的实体指向排列在后的实体的归属关系；

找到所有仅具指向其他实体的单向归属关系的实体作为叶子实体，针对每一个找到的叶子实体找到对应的微图，基于找到的微图寻找由该叶子实体出发的最长归属链条。

优选地，所述实体关系分类模型包括词向量模型和向量关系分类模型；所述的将每一个所述实体排列组合中的两个实体名称输入实体关系分类模型，包括：

将每一个所述实体排列组合中的实体名称输入已经训练好的词向量模型，所述词向量模型将输入的每一个实体名称转换为其对应领域包含语义的一个实体词向量；

将每一个所述实体排列组合对应的两个实体词向量，携带排列顺序输入已经训练好的向量关系分类模型，得到每一个所述实体排列组合中的两个实体是否具有排列在前的实体指向排列在后的实体的归属关系。

优选地，所述的找到所有仅具指向其他实体的单向归属关系的实体作为叶子实体，包括：

筛选出之前输入所述向量关系分类模型时得到的输出结果是有归属关系的实体排列组合作为待分析的实体排列组合；

将待分析的实体排列组合中涉及的所有实体中，仅排列在前的实体确定为叶子实体。

优选地，所述的针对每一个找到的叶子实体找到对应的微图，基于找到的微图寻找由该叶子实体出发的最长归属链条，包括：