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申请/专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司

摘要：本发明实施例提供了一种知识图谱构建的方法、装置、电子设备及介质，涉及信息处理技术领域，使构建的知识图谱有较高的准确性。本发明实施例包括：获取待分类知识信息，将待分类知识信息输入分类模型，获取分类模型输出的待分类知识信息对应的分类结果，然后根据待分类知识信息对应的分类结果，将待分类知识信息加入知识图谱。针对训练集中的每个待训练知识信息，非首次训练所使用的训练集中包括的待训练知识信息的分类结果为：根据第一置信度和第二置信度重新确定的分类结果，第一置信度为深度学习模型对待训练知识信息的分类结果的置信度，第二置信度为基于预设分类规则对待训练知识信息的初始分类结果的置信度。

主权项：1.一种知识图谱构建的方法，其特征在于，包括：获取待分类知识信息；将所述待分类知识信息输入分类模型，获取所述分类模型输出的所述待分类知识信息对应的分类结果；根据所述待分类知识信息对应的分类结果，将所述待分类知识信息加入所述知识图谱；其中，所述分类模型为基于训练集对深度学习模型进行多次训练得到的模型；针对所述训练集中的每个待训练知识信息，首次训练所使用的训练集包括的所述待训练知识信息的分类结果为基于预设分类规则对所述待训练知识信息确定的初始分类结果；针对所述训练集中的每个待训练知识信息，非首次训练所使用的训练集中包括的所述待训练知识信息的分类结果为：根据第一置信度和第二置信度重新确定的分类结果，所述第一置信度为所述深度学习模型对所述待训练知识信息的分类结果的置信度，所述第二置信度为基于所述预设分类规则对所述待训练知识信息的初始分类结果的置信度，所述初始分类结果为所述待训练知识信息与每个类别的规则池中的规则的匹配成功次数中，最多的匹配成功次数对应的规则池所属的类别，所述第二置信度为所述待训练知识信息与所述初始分类结果对应的规则池中的规则的匹配成功次数；其中，重新确定的分类结果为：所述深度学习模型对所述待训练知识信息的分类结果，或者所述待训练知识信息的初始分类结果；若所述第一置信度和所述第二置信度满足预设条件，则所述根据第一置信度和第二置信度重新确定的分类结果为所述深度学习模型对所述待训练知识信息的分类结果；若所述第一置信度和所述第二置信度不满足所述预设条件，则所述根据第一置信度和第二置信度重新确定的分类结果为所述待训练知识信息的初始分类结果；其中，所述预设条件为：所述第一置信度大于模型置信度阈值，且所述第二置信度小于规则置信度阈值。

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