一种基于知识图谱和置信度的实体形象分析方法及系统

摘要

本发明提出一种基于知识图谱和置信度的实体形象分析方法及系统，涉及知识图谱的技术领域，首先在明确预关注的实体及实体形象的预关注维度后，在代表性文档中标注实体和实体关系，通过引入Bert中文预训练模型并训练，实现命名实体识别和关系抽取，从而自动提取更多的知识，构建初步的知识图谱。经过命名实体识别和关系抽取之后，利用实体置信度和关系置信度来衡量知识图谱的可信度，进行知识的初步过滤，保证了实体形象分析的高效性，为进一步筛选出更具有代表性的实体形象标签，引入权重TF‑IDF统计量，从而实现更高质量地提取出实体形象的标签词。