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申请/专利权人：深圳数联天下智能科技有限公司
摘要：本发明实施例涉及知识图谱技术领域，公开了一种扩充知识图谱的方法、电子设备及存储介质，该方法通过获取关键词，在预设数据库中查找出所述关键词所在的本体，根据所述关键词所在的本体和所述知识图谱，获取待处理文本数据中的第一类语句和第二类语句，根据所述知识图谱，对所述第一类语句标注对应的第一三元组，利用标注有所述第一三元组的第一类语句进行训练，以学习所述第一类语句与所述第一三元组之间的关联关系，得到关系识别模型，利用所述关系识别模型识别所述第二类语句，确定所述第二类语句对应的第二三元组，最后，将所述第二类语句对应的第二三元组添加至所述知识图谱。也即，能通过某领域的关键词，自动抽取该领域下的三元组，添加至所述知识图谱中，以扩充所述知识图谱。
主权项：1.一种扩充知识图谱的方法，其特征在于，包括：获取关键词；根据所述关键词，在预设数据库中查找出所述关键词所在的本体，所述本体包括与所述关键词相关的上位类别和与所述关键词相关的下位类别，所述上位类别下的一实体和所述下位类别下的一实体构成一个所述本体中的实体对；根据所述关键词所在的本体和知识图谱，获取待处理文本数据中的第一类语句和第二类语句，其中，所述第一类语句中的实体对为所述本体中的实体对，且所述第一类语句中的实体对存在于所述知识图谱中，所述第二类语句中的实体对为所述本体中的实体对，但所述第二类语句的实体对未存在于所述知识图谱中；根据所述知识图谱，对所述第一类语句标注第一三元组，所述第一三元组包括所述第一类语句中的实体对以及所述第一类语句中的实体对中的两个实体之间的关系；利用标注有所述第一三元组的第一类语句进行训练，以学习所述第一类语句与所述第一三元组之间的关联关系，得到关系识别模型；利用所述关系识别模型识别所述第二类语句，确定所述第二类语句对应的第二三元组；将所述第二三元组添加至所述知识图谱。
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