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摘要：本发明公开了一种基于向量表示的知识嵌入方法，包括以下步骤：1根据所有背景知识库V的词语构建一棵Trie树；2根据Trie树和给定输入句子，查找输入句子中存在的背景知识词语；3将背景知识词语按照长度进行维度划分，再转换为字嵌入向量；4对背景知识词语引入词性标签表示词语所属的词性，生成多维的背景知识嵌入向量；5将字嵌入向量与多维的背景知识嵌入向量拼接得到输入向量；6将输入向量输入实体识别模型，利用所述实体识别模型识别自然文本中存在的实体。本发明将不同类型、表示方式、长度的知识表示为统一的向量嵌入神经网络输入中，为神经网络模型提供背景知识，避免神经网络预测出现常识性错误或者预测与知识冲突的情况。
主权项：1.一种基于向量表示的知识嵌入方法，其特征在于，包括以下步骤：1根据所有背景知识库V的词语构建一棵Trie树；2根据Trie树和给定输入句子，通过AC树算法查找输入句子中存在的背景知识词语；3将输入句子中存在的背景知识词语按照长度进行维度划分，再将同一维度的词语转换为字嵌入向量；4对输入句子中存在的背景知识词语引入词性标签表示词语所属的词性，生成多维的背景知识嵌入向量；5将字嵌入向量与多维的背景知识嵌入向量拼接得到输入向量；6将输入向量输入实体识别模型，利用所述实体识别模型识别自然文本中存在的实体。
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百度查询： 中国舰船研究设计中心 一种基于向量表示的知识嵌入方法
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