[發明專利]基于實體識別模型構建知識圖譜的方法、終端及存儲介質

在審

• 申請號: 202011034777.1
• 申請日: 2020-09-27
• 公開（公告）號: CN112182243A
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發明（設計）人: 曠雄;張旭;鄭越;曾偉
• 申請（專利權）人: 中國平安財產保險股份有限公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08;G06F40/295;G06F40/289
• 代理公司: 深圳市力道知識產權代理事務所(普通合伙) 44507
• 代理人: 賀小旺

本申請涉及人工智能技術領域，提供一種基于實體識別模型構建知識圖譜的方法、終端及存儲介質，該方法包括：將多個行業領域的非結構化信息輸入至實體識別模型中識別出實體，從而根據識別出的實體確定第二結構化信息；根據多個行業領域的第一結構化信息與第二結構化信息構建若干子圖譜并進行融合，得到知識圖譜，其中，實體識別模型是根據語料庫與若干實體識別標簽訓練得到的。與現有技術相比，根據實體識別模型識別非結構化信息中的實體，即根據人工智能識別實體，有效提高了實體識別的準確性，并且將多個行業領域的子圖譜進行融合后得到的知識圖譜包括了多個行業領域的知識。

技術領域

本申請涉及人工智能，提供一種基于實體識別模型構建知識圖譜的方法、終端及存儲介質。

背景技術

目前各行業基于知識圖譜的應用越來越廣泛，例如基于基金知識圖譜向用戶推薦基金、基于社交關系知識圖譜向用戶推薦聯系人等等。但是，現有的知識圖譜通常僅針對單一行業領域，即僅包括某一行業領域的知識，并且，在知識圖譜的構建過程中存在實體識別不夠準確的問題。因此，需要一種構建知識圖譜的方法，以在知識圖譜的構建過程中提高實體識別的準確性，并且使得構建出來的知識圖譜能夠包括多個行業領域的知識。

發明內容

基于此，本申請提供了一種基于實體識別模型構建知識圖譜的方法、終端及存儲介質，以提高在知識圖譜構建過程中實體識別的準確性并使得構建出來的知識圖譜包括多個行業領域的知識。

第一方面，本申請提供了一種基于實體識別模型構建知識圖譜的方法，所述方法包括：

獲取多個行業領域的資源數據，所述資源數據包括第一結構化信息與非結構化信息；

將所述非結構化信息輸入至所述實體識別模型中，以識別出所述非結構化信息中的實體，所述實體識別模型是根據語料庫與若干實體識別標簽訓練得到的；

根據所述非結構化信息中的實體確定第二結構化信息；

根據所述第一結構化信息與所述第二結構化信息構建若干子圖譜；

基于實體對齊的策略將所述若干子圖譜進行融合，得到所述知識圖譜。

第二方面，本申請提供了一種計算機終端，包括處理器與存儲器；

所述存儲器，用于存儲計算機程序；

所述處理器，用于執行所述計算機程序并在執行所述計算機程序時實現如第一方面所述的基于實體識別模型構建知識圖譜的方法。

第三方面，本申請提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時使所述處理器實現如第一方面所述的基于實體識別模型構建知識圖譜的方法。

本申請實施例提供的基于實體識別模型構建知識圖譜的方法，該方法包括：將多個行業領域的非結構化信息輸入至實體識別模型中識別出實體，從而根據識別出的實體確定第二結構化信息；根據多個行業領域的第一結構化信息與第二結構化信息構建若干子圖譜并進行融合，得到知識圖譜，其中，實體識別模型是根據語料庫與若干實體識別標簽訓練得到的。與現有技術相比，根據實體識別模型識別非結構化信息中的實體，即根據人工智能識別實體，有效提高了實體識別的準確性，并且將多個行業領域的子圖譜進行融合后得到的知識圖譜包括了多個行業領域的知識。

附圖說明

為了更清楚地說明本申請實施例技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本申請的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本申請實施例提供的基于實體識別模型構建知識圖譜的方法的一種流程示意圖；

圖2為本申請實施例中步驟S20的一種流程示意圖；