[發(fā)明專利]實體分類方法、裝置及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011242360.4 | 申請日： | 2020-11-09 |
| 公開（公告）號： | CN112328809A | 公開（公告）日： | 2021-02-05 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 湯勝軍;彭力;陳帥 | 申請（專利權(quán)）人： | 北京小米松果電子有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/36 | 分類號： | G06F16/36;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京英創(chuàng)嘉友知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11447 | 代理人： | 魏嘉熹 |
| 地址： | 100085 北京市海淀*** | 國省代碼： | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 實體 分類 方法 裝置 計算機(jī) 可讀 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種實體分類方法，其特征在于，包括：
獲取知識圖譜中的待分類實體；
根據(jù)所述待分類實體的屬性對所述待分類實體進(jìn)行第一特征提取，獲得所述待分類實體的領(lǐng)域特征信息；
根據(jù)所述領(lǐng)域特征信息確定所述待分類實體的目標(biāo)域分類；
根據(jù)所述目標(biāo)域分類對應(yīng)的分類屬性，對所述待分類實體進(jìn)行第二特征提取，獲得所述待分類實體的類別特征信息；
根據(jù)所述類別特征信息確定所述待分類實體的目標(biāo)分類。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述待分類實體的屬性對所述待分類實體進(jìn)行第一特征提取，獲得所述待分類實體的領(lǐng)域特征信息，包括：
將所述待分類實體的屬性中屬于目標(biāo)屬性集合中的屬性進(jìn)行刪除所得的剩余屬性確定為特征屬性；
根據(jù)所述特征屬性生成所述待分類實體的域特征向量，作為所述領(lǐng)域特征信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述待分類實體的屬性對所述待分類實體進(jìn)行第一特征提取，獲得所述待分類實體的領(lǐng)域特征信息，包括：
將所述待分類實體的屬性中與目標(biāo)屬性對應(yīng)的屬性的屬性值確定為域特征屬性值；
將所述待分類實體的屬性中屬于目標(biāo)屬性集合中的屬性進(jìn)行刪除所得的剩余屬性確定為特征屬性；
根據(jù)所述特征屬性和所述特征屬性值生成所述待分類實體的域特征向量，作為所述領(lǐng)域特征信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述目標(biāo)屬性集合中的屬性通過以下方式確定：
獲取訓(xùn)練實體樣本；
確定每一所述訓(xùn)練實體樣本的每一屬性的出現(xiàn)頻率；
將出現(xiàn)頻率大于第一閾值的屬性添加至所述目標(biāo)屬性集合，和/或?qū)⒊霈F(xiàn)頻率小于第二閾值的屬性添加至所述目標(biāo)屬性集合，其中，所述第一閾值大于所述第二閾值。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述目標(biāo)域分類對應(yīng)的分類屬性，對所述待分類實體進(jìn)行第二特征提取，獲得所述待分類實體的類別特征信息，包括：
獲取所述待分類實體中與每一所述分類屬性對應(yīng)的分類屬性值；
將每一所述分類屬性值進(jìn)行文本拼接獲得的文本信息確定為所述待分類實體的類別特征信息。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述類別特征信息確定所述待分類實體的目標(biāo)分類，包括：
將所述類別特征信息輸入文本分類模型，獲得所述文本分類模型輸出的與每一分類對應(yīng)的概率分布信息；
在所述概率分布信息中最大的概率信息大于第三閾值的情況下，將所述最大的概率信息對應(yīng)的分類確定為所述目標(biāo)分類。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述類別特征信息確定所述待分類實體的目標(biāo)分類，還包括：
在所述概率分布信息中最大的概率信息小于或等于所述第三閾值的情況下，將所述目標(biāo)域分類確定為所述待分類實體的目標(biāo)分類。
8.一種實體分類裝置，其特征在于，包括：
獲取模塊，被配置為獲取知識圖譜中的待分類實體；
第一提取模塊，被配置為根據(jù)所述待分類實體的屬性對所述待分類實體進(jìn)行第一特征提取，獲得所述待分類實體的領(lǐng)域特征信息；
第一確定模塊，被配置為根據(jù)所述領(lǐng)域特征信息確定所述待分類實體的目標(biāo)域分類；
第二提取模塊，被配置為根據(jù)所述目標(biāo)域分類對應(yīng)的分類屬性，對所述待分類實體進(jìn)行第二特征提取，獲得所述待分類實體的類別特征信息；
第二確定模塊，被配置為根據(jù)所述類別特征信息確定所述待分類實體的目標(biāo)分類。
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