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一种结合知识图谱和文本信息的相关公司挖掘方法

基本信息

申请号 CN201810898419.1 申请日 -
公开（公告）号 CN109614495A 公开（公告）日 2019-04-12
申请公布号 CN109614495A 申请公布日 2019-04-12
分类号 G06F16/36 分类 计算；推算；计数;
发明人 龙世增;蔡瑞初;毕辉;李楠 申请（专利权）人 广州初星科技有限公司
代理机构 广州粤高专利商标代理有限公司 代理人 广州初星科技有限公司
地址 511400 广东省广州市番禺区小谷围街外环东路232号13栋A438
法律状态 -

摘要

摘要 本发明是一种结合知识图谱和文本信息的相关公司挖掘方法。结合知识图谱和文本信息的相关公司挖掘系统包括：深度学习关系抽取模块、知识库关系提取模块、PRA训练模块、PRA预测模块、模型库管理模块、用户反馈模块。用户可以从样本库中提取数据训练PRA模型，并存入模型库，还可以通过提取end‑to‑end模型和存储训练的PRA模型，以此预测公司的相关公司及公司之间的关系，作为公司知识图谱的一种发现和补充。本发明将知识图谱中的公司实体关系当作PRA中的限定集，保证了限定集的准确度同时又最大限度降低了限定集的规模，减少了无关路径的数量。