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公开(公告)号：CN107480125A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710543849.7
申请日：2017-07-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于知识图谱的关系链接方法，首先，从知识图谱中利用SparQL查询语句找到包含某关系的三元组 列表集，并从非结构化的文本中匹配关系文本；使用LSWMD算法得到关系文本的相似性矩阵，再利用密度峰值聚类算法对关系文本进行聚类，得到关系文本类簇；基于关系文本类簇，抽取类簇中所有词语的位置，并利用贝塔分布进行拟合，得到关系文本类簇的词语分布模式；对于开放领域非结构化文本中未确定关系的候选关系文本，利用词语分布模式构建向量，并利用GBDT分类器进行识别，进而与知识图谱中的关系进行链接。本发明有效解决了将自然语言与知识图谱链接不充分的问题，能够帮助计算机更好的理解自然语言。
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公开(公告)号：CN107480125B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201710543849.7
申请日：2017-07-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06F16/36
Abstract: 本发明请求保护一种基于知识图谱的关系链接方法，首先，从知识图谱中利用SparQL查询语句找到包含某关系的三元组 列表集，并从非结构化的文本中匹配关系文本；使用LSWMD算法得到关系文本的相似性矩阵，再利用密度峰值聚类算法对关系文本进行聚类，得到关系文本类簇；基于关系文本类簇，抽取类簇中所有词语的位置，并利用贝塔分布进行拟合，得到关系文本类簇的词语分布模式；对于开放领域非结构化文本中未确定关系的候选关系文本，利用词语分布模式构建向量，并利用GBDT分类器进行识别，进而与知识图谱中的关系进行链接。本发明有效解决了将自然语言与知识图谱链接不充分的问题，能够帮助计算机更好的理解自然语言。
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公开(公告)号：CN109472020B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201811185491.6
申请日：2018-10-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/242 , G06K9/62
Abstract: 本发明请求保护一种特征对齐中文分词方法，包括：101从标记数据和无标记数据中抽取二元词的特征；102通过地球移动距离(Earth Mover’s Distance,以下简称EMD)方法将标记数据和无标记数据进行特征对齐；103通过分类器xgboost训练经过特征对齐后的标记数据的特征，从而预测无标记数据中二元词成词的概率；104从分类器的结果中抽取一部分二元词与步骤101标记数据的二元词整合作为条件随机场的特征并进行训练；105通过建立的模型，对无标记数据进行序列标注分词。本发明主要是通过EMD对标记数据和无标记数据进行特征对齐，并通过分类器学习来预测二元词的成词概率，然后以堆叠的方式整合了条件随机场形成新的分词器。
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公开(公告)号：CN109472020A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811185491.6
申请日：2018-10-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种特征对齐中文分词方法，包括：101从标记数据和无标记数据中抽取二元词的特征；102通过地球移动距离(Earth Mover’s Distance,以下简称EMD)方法将标记数据和无标记数据进行特征对齐；103通过分类器xgboost训练经过特征对齐后的标记数据的特征，从而预测无标记数据中二元词成词的概率；104从分类器的结果中抽取一部分二元词与步骤101标记数据的二元词整合作为条件随机场的特征并进行训练；105通过建立的模型，对无标记数据进行序列标注分词。本发明主要是通过EMD对标记数据和无标记数据进行特征对齐，并通过分类器学习来预测二元词的成词概率，然后以堆叠的方式整合了条件随机场形成新的分词器。
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