[发明专利]基于混合高斯模型的知识图谱中关系抽取方法和系统有效
| 申请号： | 201811625195.3 | 申请日： | 2018-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN109815338B | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 马雷;江碧涛;蔡琳;马璐;朱莉珏;李非墨;田野;巩晓东;张一鸣;马楠;蔡健 | 申请（专利权）人： | 北京市遥感信息研究所 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/35;G06F40/205 |
| 代理公司： | 中国航天科技专利中心 11009 | 代理人： | 范晓毅 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合高斯模型的知识图谱中关系抽取方法和系统，该方法包括：从文本中抽取实体，并消除歧义；对消除歧义后的实体进行关系特征提取，得到实体关系特征向量；根据所述实体关系特征向量和混合高斯模型，进行模型训练，得到实体关系混合高斯模型；对实体关系混合高斯模型进行更新修正，得到更新后的实体关系混合高斯模型；在知识图谱构建过程中，基于所述更新后的实体关系混合高斯模型，进行实体关系抽取。本发明旨在解决知识图谱关联关系类别多样化、多标签的问题，实现了对复杂类别关联关系和特征分布的建模。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 模型 知识 图谱 关系 抽取 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于混合高斯模型的知识图谱中关系抽取方法，其特征在于，包括：从文本中抽取实体，并消除歧义；对消除歧义后的实体进行关系特征提取，得到实体关系特征向量；根据所述实体关系特征向量和混合高斯模型，进行模型训练，得到实体关系混合高斯模型；对实体关系混合高斯模型进行更新修正，得到更新后的实体关系混合高斯模型；在知识图谱构建过程中，基于所述更新后的实体关系混合高斯模型，进行实体关系抽取。
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