[发明专利]通过对开放域事实的贝叶斯结构学习来学习实体、关系词和概念之间的可解释关系在审
申请号: | 202080005173.6 | 申请日: | 2020-06-16 |
公开(公告)号: | CN114365122A | 公开(公告)日: | 2022-04-15 |
发明(设计)人: | 张婧媛;孙明明;李平 | 申请(专利权)人: | 百度时代网络技术(北京)有限公司;百度(美国)有限责任公司 |
主分类号: | G06F16/36 | 分类号: | G06F16/36 |
代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人: | 王达佐;王艳春 |
地址: | 100080 北京市海淀区东*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 概念图创建为用于开放领域知识中的文本理解的通用分类法。概念图中的节点包括实体和概念两者。边缘是从实体到概念,表明实体是概念的实例。本文中呈现了处理从开放域事实学习可解释关系以丰富和细化概念图的任务的实施方式。在一个或多个实施方式中,从开放域事实学习贝叶斯网络结构作为实体的事实和概念的关系词之间的可解释关系。在英文和中文数据集上进行了广泛的实验。与现有技术方法相比,所学习的网络结构基于英文和中文数据集两者上的实体的关系词来提高对实体概念的识别。 | ||
搜索关键词: | 通过 开放 事实 贝叶斯 结构 学习 实体 系词 概念 之间 可解释 关系 | ||
【主权项】:
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