(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210480047.7 (22)申请日 2022.05.05 (71)申请人 阿里巴巴 （中国） 有限公司 地址 310012 浙江省杭州市余杭区五常街 道文一西路969号3幢5层5 54室 (72)发明人 巨荣辉　黄龙涛　 (74)专利代理 机构 北京润泽恒知识产权代理有 限公司 1 1319 专利代理师 钱秀茹 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06F 16/906(2019.01) G06K 9/62(2022.01) G10L 15/22(2006.01) (54)发明名称 基于文本的实体链接、 识别方法、 电子设备 和存储介质 (57)摘要 本申请实施例提供了一种基于文本的实体 链接、 识别方法、 电子设备和存储介质。 所述方法 包括： 确定文本数据作为训练数据； 将所述训练 数据输入到实体链接模型中； 在所述实体链接模 型的翻译模块对 所述训练数据进行处理， 得到对 应的输出特征； 将所述输出特征与先验知识特征 进行拼接， 得到融合特征； 对所述融合特征进行 实体链接的判断， 确定链接的实体作为实体链接 模型的输 出结果。 将知 识图谱中的先验知识融合 到模型之中， 综合进行实体链接的预测， 能够提 高实体链接模型的准确性。 权利要求书2页 说明书16页 附图8页 CN 115017325 A 2022.09.06 CN 115017325 A 1.一种基于文本的实体链接方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 确定文本数据作为训练数据； 将所述训练数据输入到实体链接模型中； 在所述实体链接模型的翻译模块对所述训练数据进行处 理， 得到对应的输出 特征； 将所述输出 特征与先验知识特 征进行拼接， 得到融合特 征； 对所述融合特征进行实体链接的判断， 确定链接的实体作为实体链接模型的输出结 果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述确定文本数据作为训练数据， 包括： 将提及词、 包含提及词的上下文文本和候选实体的实体描述信息进行拼接， 作为样本 数据； 采用多个样本数据构成训练数据。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述在所述实体链接模型的翻译模块对所 述训练数据进行处 理， 得到对应的输出 特征， 包括： 在所述实体链接模型的翻译模块对所述训练数据对应特征处理过程中， 注入语义相似 度矩阵并进行处 理， 得到对应的输出 特征。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 获取词语集 合， 所述词语集 合中词语的类型至少包括： 提及词、 实体名和实体属性； 确定所述词语集 合中词语的语义相似度， 构建词语的语义相似度矩阵。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述在所述实体链接模型的翻译模块对所 述训练数据对应特征 处理过程中， 注入语义相似度 矩阵并进 行处理， 得到对应的输出特征， 包括： 将样本数据对应的输入向量输入到实体链接模型的翻译模块中； 将指定中间组件的输出向量与语义相似度矩阵进行融合； 将融合向量输入到下一组件中处 理， 得到所述翻译模块的输出 特征。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 将所述输出特征与先验知识特征进行拼 接， 得到融合特 征， 包括： 获取提及词链接实体的概 率特征和候选实体的流行度特 征； 将所述提及词链接实体的概率特征和候选实体的流行度 特征分别进行归一化处理， 得 到归一化的概率特征和归一 化的流行度特 征； 将所述输出特征与归一化的概率特征、 归一化的流行度特征进行拼接， 得到对应的融 合特征。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述训练数据输入到实体链接模型 中， 包括： 确定所述训练数据中样本数据的文本特 征， 将所述文本特 征输入到实体链接模型中。 8.一种文本识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取待识别的文本数据； 将所述文本数据输入到实体链接模型中； 在所述实体链接模型的翻译模块对所述文本数据进行处 理， 得到对应的输出 特征； 将所述输出 特征与先验知识特 征进行拼接， 得到融合特 征；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115017325 A 2对所述融合特征进行实体链接的判断， 确定链接的实体作为实体链接模型的输出结 果； 将所述链接的实体作为关键词， 依据所述关键词进行识别处 理。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 所述在所述实体链接模型的翻译模块对所 述文本数据进行处 理， 得到对应的输出 特征， 包括： 在所述实体链接模型的翻译模块对所述文本数据对应特征处理过程中， 注入语义相似 度矩阵并进行处 理， 得到对应的输出 特征。 10.一种语音识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取待识别的语音数据， 通过 所述语音数据识别对应的文本数据； 将所述文本数据输入到实体链接模型中； 在所述实体链接模型的翻译模块对所述文本数据进行处 理， 得到对应的输出 特征； 将所述输出 特征与先验知识特 征进行拼接， 得到融合特 征； 对所述融合特征进行实体链接的判断， 确定链接的实体作为实体链接模型的输出结 果； 将所述链接的实体作为关键词， 依据所述关键词进行识别处 理。 11.根据权利要求10所述的方法， 其特征在于， 所述在所述实体链接模型的翻译模块对 所述文本数据进行处 理， 得到对应的输出 特征， 包括： 在所述实体链接模型的翻译模块对所述文本数据对应特征处理过程中， 注入语义相似 度矩阵并进行处 理， 得到对应的输出 特征。 12.一种多模态数据的识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取多模态数据， 所述多模态数据包括以下至少两种： 文本数据、 音频数据、 图像数据 和视频数据； 对所述多模态数据进行识别， 确定对应的文本数据； 将所述文本数据输入到实体链接模型中； 在所述实体链接模型的翻译模块对所述文本数据进行处 理， 得到对应的输出 特征； 将所述输出 特征与先验知识特 征、 多模态数据的多模态特 征进行拼接， 得到融合特 征； 对所述融合特征进行实体链接的判断， 确定链接的实体作为实体链接模型的输出结 果； 将所述链接的实体作为关键词， 依据所述关键词执 行相应的处 理。 13.一种电子设备， 包括： 处 理器； 和存储器， 其上存储有可执行代码， 当所述可执行代码被处理器执行时， 执行如权利要 求1‑12中任一项所述的方法。 14.一个或多个机器可读介质， 其上存储有可执行代码， 当所述可执行代码被处理器执 行时， 执行如权利要求1 ‑12中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115017325 A 3