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文档简介

融合上下文语义约束的知识匹配方法、装本发明公开了融合上下文语义约束的知识2构建知识库，通过改进的余弦相似度计算公式计算所述将所述相似向量集合中相似度最高的向量作为学习知识库中各个训练文本的实体和关系的向量表示对原始训练文本进行分词处理，并根据训练好的所述词向量对所述分根据所述实体训练向量、所述关系训练向量和所述第一向量拼接处理，所述去停用词处理包括：将所述原始训练文本中的无用词删除，所述无根据所述实体和所述关系构建第一三元组，并根据所述实体的属性构建第二三元组，将所述第一三元组和所述第二三元组统一表示为其中，es,1代表知识库的第一实体向量；rs代表知识库的关系向3s,2代表知识库的第二实体向量；ts代表知识库的文本语义向量；#代表权重；知识抽取模块，用于对获取的输入语句进行知识抽取，得相似度匹配模块，用于构建知识库，通过改进的余弦相似度计算所述处理器执行所述程序实现如权利要求1-6中任一项4[0001]本发明涉及自然语言处理技术领域，尤其是融合上下文语义约束的知识匹配方标注数据。此外，利用SPARQL和Cypher等查询语言关系的相似度匹配也是目前比较常见的用来链接知识库的方法，但这样会面临查询结果有果。5pp[0029]通过改进的余弦相似度计算公式计算所述目标向量与知识库中的向量记录之间6[0032]其中，5=(es1rs,esz,[0033]本发明实施例另一方面还提供了一种融合上下文语义约束的知识匹配装置，包[0037]相似度匹配模块，用于将所述目标向量与知识库中的向7pp8[0073]通过改进的余弦相似度计算公式计算所述目标向量与知识库中的向量记录之间向量；es,2代表知识库的第二实体向量；ts代表知识库的文本语义向量；#代表权重；p=是在已有知识图谱以及构建该知识图谱的文本数据的所述分词是利用jieba等分词工具将文本转换成用空格分隔的词序列。去停用词后利用jieba等分词工具进行分词后，输入开源的Glove模型训练出300维的词向[0083]具体地，本发明实施例利用开源的知识图谱嵌入Complex模型将步骤1)所得的三9p建知识库阶段的步骤2)所得的知识图谱嵌入将实体转化为向量ep,1表示，关系转化为向量ppppp[0101]其中，是由向量s在源文本向量ts乘以一个权[0102]p=(enr,o,pr,),p是由向量p在源文本向量tp乘以一个权重系数#所得。[0107](2)区别于已有发明，引入上下文信息的约束，使得知识匹配的输出趋向于唯一[0108](3)本发明可应用于不用领域，区别在于研究规划的具体步骤，具有较大的通用[0113]相似度匹配模块，用于将所述目标向量与知识库中的向[0121]在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操说明，所述的功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个等同

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