一种横跨图数据与关系数据的实体对识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种横跨图数据与关系数据的实体对识别方法及装置，通过获取待提取的目标关系数据和目标第一图数据；其中，所述目标关系数据包括至少一个元组，所述目标第一图数据包括至少一个第一节点；依据所述目标关系数据生成相对应的第二图数据；其中，所述第二图数据包括至少一个第二节点；所述第一元组与所述第二节点相对应；依据所述第一节点和所述第二节点确定对应于所述目标第一图数据和所述目标关系数据中匹配的实体对。通过横跨关系数据和图数据研究实体识别，而不仅仅是在关系数据上开展实体识别；参数模拟找到的匹配是可解释的，说明为什么两个顶点匹配基于匹配顶点对和累积分数。顶点对和累积分数。顶点对和累积分数。

【技术实现步骤摘要】
一种横跨图数据与关系数据的实体对识别方法及装置


[0001]本专利技术涉及图数据管理
，具体涉及一种横跨图数据与关系数据 的实体对识别方法及装置。

技术介绍

[0002]传统实体识别主要针对模式指定的关系数据进行研究。关系数据库，是 建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处 理数据库中的数据，同时也是一个被组织成一组拥有正式描述性的表格，该 形式的表格作用的实质是装载着数据项的特殊收集体，这些表格中的数据能 以许多不同的方式被存取或重新召集而不需要重新组织数据库表格。关系数 据库的定义造成元数据的一张表格或造成表格、列、范围和约束的正式描述。 每个表格(有时被称为一个关系)包含用列表示的一个或更多的数据种类。 每行包含一个唯一的数据实体，这些数据是被列定义的种类。当创造一个关 系数据库的时候，你能定义数据列的可能值的范围和可能应用于那个数据值 的进一步约束。
[0003]现有的关系数据实体识别系统采用机器学习模型为实体识别训练图嵌 入，和直接基于机器学习模型的实体识别架构；迁移和主动学习，学习可迁 移到新本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种横跨图数据与关系数据的实体对识别方法，所述方法用于识别出目标第一图数据中的目标节点和目标关系数据中的目标元组相匹配的实体对，其特征在于，包括：获取待提取的目标关系数据和目标第一图数据；其中，所述目标关系数据包括至少一个元组，所述目标第一图数据包括至少一个第一节点；依据所述目标关系数据生成相对应的第二图数据；其中，所述第二图数据包括至少一个第二节点；所述第一元组与所述第二节点相对应；依据所述第一节点和所述第二节点确定对应于所述目标第一图数据和所述目标关系数据中匹配的实体对。2.根据权利要求1所述的横跨图数据与关系数据的实体对识别方法，其特征在于，所述依据所述第一节点和所述第二节点确定对应于所述目标第一图数据和所述目标关系数据中匹配的实体对的步骤，包括：依据所述目标第一图数据中的第一节点和所述第二图数据中的第二节点生成单个节点实体对匹配；或；依据所述目标第一图数据中的第一节点和所述第二图数据中的第二节点生成多个节点实体对匹配；或；依据所述目标第一图数据中的第一节点和所述第二图数据中的第二节点生成所有节点实体对匹配；依据单个节点实体对匹配或多个节点实体对匹配或设所有节点实体对匹配输出所述目标第一图数据和关系数据中匹配的实体对。3.根据权利要求2所述的横跨图数据与关系数据的实体对识别方法，其特征在于，所述依据所述目标第一图数据中的第一节点和所述第二图数据中的第二节点生成单个节点实体对匹配的步骤，包括：将所述第二图数据中的第二节点按照顺序进行排序；依次分别将所述第二图数据中的第二节点和所述目标第一图数据中的第一节点的关联性进行求和；若求和的数值达到预设数值，则为匹配实体对；将匹配成功的所述第二图数据的第二节点和所述目标第一图数据中的第一节点集合生成所述单个节点实体对匹配。4.根据权利要求3所述的横跨图数据与关系数据的实体对识别方法，其特征在于，所述依据所述目标第一图数据中的第一节点和所述第二图数据中的第二节点生成多个节点实体对匹配的步骤，包括：将所述第二图数据中的每个第二节点和所述目标第一图数据中的所有第一节点分别进行匹配；将匹配成功的第二图数据的第二节点和所述目标第一图数据中的第一节点集合生成所述多个节点实体对匹配。5.根据权利要求2所述的横跨图数据与关系数据的实体对识别方法，其特征在于，所述依据所述目标第一图数据中的第一节点和所述第二图数据中的第二节点生成所有节点实体对匹配的步骤，包括：将...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊文飞，靳若春，陆平，于文渊，
申请(专利权)人：深圳计算科学研究院，
类型：发明
国别省市：