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一种文本知识库内知识点消歧的方法 

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摘要:本发明属于文本消歧技术领域,具体涉及一种文本知识库内知识点消歧的方法,该知识点消歧的方法包括以下步骤:获取文本内容,通过知识库对文本内容提取待消歧知识点,并对文本内容进行预处理;对待消歧知识点进行全局统计,将待消歧知识点转换为待校验向量并存入向量数据库;根据待消歧知识点生成若干候选知识点;通过消歧模型计算待消歧知识点和候选知识点的相似度,获取每个候选知识点的相似度综合评分。本发明通过获取待消歧知识点,利用社区检测和深度学习获取候选知识点集合,从语义、语境等多维度计算相似度评分,确定最佳消歧结果。相较于传统方法,避免了语义理解不足导致的消歧不准确问题,提高了准确性、可靠性、完整性和效率。

主权项:1.一种文本知识库内知识点消歧的方法,其特征在于:包括以下步骤:获取文本内容,通过知识库对文本内容提取待消歧知识点,并对文本内容进行预处理;对待消歧知识点进行全局统计,将待消歧知识点转换为待校验向量并存入向量数据库;根据待消歧知识点生成若干候选知识点;通过消歧模型计算待消歧知识点和候选知识点的相似度,获取每个候选知识点的相似度综合评分;根据相似度评分确定消歧结果,将消歧结果响应至前端。

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