从中文自然语言中抽取结构化知识的方法和装置

摘要

本申请公开了一种从中文自然语言中抽取结构化知识的方法及装置，该方法包括：从输入文本中抽取候选实体并对候选实体进行打分，基于开放的实体抽取抽取的实体集，在知识库中检索实体集以完成开放实体链接，基于实体集中实体的优先级重新处理输入文本，并采用基于规则的三元组抽取，得到候选关系三元组，利用语义嵌入模型对输入文本和候选关系三元组分别做语义空间的向量嵌入，根据语义还原度筛选候选三元组，并确定关系抽取结果，将关系抽取结果通过融合策略添加到实体集中以融合生成图谱。本发明显著提高了实体和关系抽取的召回率，又能够极大限度的筛选出语义还原度高的知识三元组，提高抽取的精度还可以自动生成特定领域的知识图谱。