面向中文百科知识图谱的实体细粒度分类技术的研究

面向中文百科知识图谱的实体细粒度分类技术的研究面向中文百科知识图谱的实体细粒度分类技术的研究摘要：知识图谱作为一种表达和存储结构化知识的方法，近年来得到了广泛的应用和研究。然而，在知识图谱中，实体分类

面向中文百科知识图谱的实体细粒度分类技术的研究 面向中文百科知识图谱的实体细粒度分类技术的研究 摘要： 知识图谱作为一种表达和存储结构化知识的方法，近年来得到了广 泛的应用和研究。然而，在知识图谱中，实体分类是一个关键的问题， 它可以帮助人们更好地理解和利用知识图谱中的实体信息。本文针对中 文百科知识图谱的实体分类问题进行研究，提出了一种基于深度学习的 实体细粒度分类技术，以提高对知识图谱中实体的分类准确性和效率。 关键词：知识图谱，实体分类，细粒度分类，深度学习 1.引言： 知识图谱是一种表示和存储知识的图结构，它能够将实体、属性和 关系组织起来，形成一个结构化的知识网络。知识图谱可以帮助人们更 好地理解和利用知识，从而促进智能系统的发展。然而，在知识图谱 中，实体分类是一个重要的问题，它可以帮助人们对知识进行更精细的 划分和组织。特别是对于中文百科知识图谱，由于中文的语义和词汇的 复杂性，实体分类问题更加困难。 2.相关工作： 在实体分类方面，已经有一些研究取得了一定的进展。传统的方法 主要是基于特征工程和机器学习的方法，如支持向量机（SVM）、朴素 贝叶斯（NaiveBayes）等。这些方法需要手工设计特征，并且依赖于领 域专家的知识和经验，效果受限。近年来，随着深度学习的发展，基于 深度学习的方法在实体分类方面取得了一些突破性的成果。深度学习能 够从数据中自动学习特征表示，很好地解决了传统方法中特征提取困难 的问题。 3.方法：