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一种基于表示学习的知识库实体分类的计算方法

摘要

本发明涉及一种基于表示学习的知识库实体分类的计算装置,涉及文本分类和知识库补全领域。所述方法包括步骤:对于知识库中的实体,构造包含不同层次信息的共现网络,将词语‑词语,实体‑词语,类别‑词语,实体‑类别之间的共现信息编码到网络中;基于构造的共现网络,利用基于网络的表示学习方法,学习实体和类别的向量表示;基于学习得到的向量表示,利用学习排序算法,为实体和类别学习映射矩阵,语义上相关的实体和类别在语义空间中接近;利用自顶向下的搜索方法,为知识库中的实体自动分配类别,得到一条类别的路径。本发明方法有利于解决现有实体分类方法中存在的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN107545033B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学;

    申请/专利号CN201710608234.8

  • 发明设计人 李涓子;侯磊;金海龙;张鹏;

    申请日2017-07-24

  • 分类号G06F16/28(20190101);G06F40/30(20200101);

  • 代理机构11002 北京路浩知识产权代理有限公司;

  • 代理人王莹;李官

  • 地址 100084 北京市海淀区清华园北京100084-82信箱

  • 入库时间 2022-08-23 11:23:35

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