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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
摘要：本申请提供了一种实体提及分类方法、装置、电子设备及存储介质；涉及人工智能技术；其中，方法包括：从实体提及集合中获取与待分类实体提及对应的多个兄弟实体提及；基于待分类实体提及以及多个兄弟实体提及得到第二图神经网络；基于待分类实体提及的初始特征表示、以及每个兄弟实体提及的特征表示，调用第二图神经网络进行第一迭代更新处理，得到待分类实体提及的更新后特征表示；基于待分类实体提及的更新后特征表示、以及多个实体提及类型的特征表示，确定待分类实体提及在多个实体提及类型上的预测概率；将预测概率大于第一概率阈值的实体提及类型，确定为待分类实体提及对应的实体提及类型。通过本申请能够提高实体提及分类的准确性。
主权项：1.一种实体提及分类方法，其特征在于，所述方法包括：从实体提及集合中确定出候选实体提及子集，其中，所述实体提及集合中包括多个实体提及，所述实体提及是自然文本中表达实体的语言片段，所述候选实体提及子集中的每个候选实体提及与待分类实体提及的上下文共享至少一个词，且所述候选实体提及子集包括的所述候选实体提及的数量小于所述实体提及集合包括的所述实体提及的数量；从所述候选实体提及子集中获取与所述待分类实体提及对应的多个兄弟实体提及；其中，每个所述兄弟实体提及与所述待分类实体提及的相似度大于相似度阈值；基于所述待分类实体提及以及所述多个兄弟实体提及更新第一图神经网络，得到第二图神经网络；基于所述待分类实体提及的初始特征表示、以及所述第二图神经网络中对应每个所述兄弟实体提及的特征表示，调用所述第二图神经网络进行第一迭代更新处理，得到所述待分类实体提及的更新后特征表示；基于所述待分类实体提及的更新后特征表示、以及所述第二图神经网络中对应多个实体提及类型的特征表示，确定所述待分类实体提及在所述多个实体提及类型上的预测概率；其中，所述多个实体提及类型包括所述实体提及集合中的每个实体提及在所述第二图神经网络中对应的实体提及类型；将所述预测概率大于第一概率阈值的实体提及类型，确定为所述待分类实体提及对应的实体提及类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 一种实体提及分类方法、装置、电子设备及存储介质
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