一种基于论文摘要QA的TopK实体抽取方法与系统

摘要

本发明提供了一种基于论文摘要QA的TopK实体抽取方法与系统，该方法包括数据获取与处理步骤：从数据库中获取相关领域的所有论文，以及从dbpedia官网获取实体库，并整合数据库中的实体，获得dbace实体集；训练相似度模型步骤：进行文本相似度模型训练；构建ES索引步骤：将dbace实体集中的每个实体经过stem处理；检索实体步骤：将论文摘要QA句子送入ES中进行查询；实体特征计算步骤：计算实体列表中的实体与其论文标题、论文摘要和论文摘要QA的相关分数，并计算实体长度和复杂度；训练LTR模型步骤：选取部分文章的实体列表进行人工标注；结果可视化步骤：将单篇论文各个论文摘要QA下的实体列表进行lambdaRank排序。本发明能够使得论文知识图谱构建变得快速、简单、可靠。