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龙图腾网获悉中译语通科技股份有限公司申请的专利一种跨语言实体链接方法、系统、设备及终端获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115470358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210931239.5，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种跨语言实体链接方法、系统、设备及终端是由蔡超;严凤兵;郝雁华设计研发完成，并于2022-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨语言实体链接方法、系统、设备及终端在说明书摘要公布了：本发明属于跨语言实体链接技术领域，公开了一种跨语言实体链接方法、系统、介质、设备及终端，所述跨语言实体链接方法包括：搜索候选实体，构建实体名索引；构建基于不同线索的实体链接模型；基于属性的实体链接进行向量嵌入及融合；基于共现实体的多线索实体链接。本发明使用三种线索实现了实体链接，线索分别是实体属性、共现实体、上下文描述，并结合运用了LSTM、CNN、GCN等神经网络结构进行词嵌入表示与网络建模，相较于传统实体链接技术具有更强的语义表征能力和链接方法具有跨语言能力；通过分析不同形式的信息，实现三种不同结构的多线索跨语言实体链接算法，完成了新闻文本跨语言人物、机构等实体和给定知识库的精准链接。

本发明授权一种跨语言实体链接方法、系统、设备及终端在权利要求书中公布了：1.一种跨语言实体链接方法，其特征在于，所述跨语言实体链接方法包括：搜索候选实体，构建实体名索引；利用构建的实体链接模型实现跨语言实体链接； 所述实体链接模型包含三种实体链接计算模型：基于属性、基于共现实体、基于上下文的实体链接模型，根据输入信息的不同线索，选取相应的模型进行计算，得到实体链接结果； 所述跨语言实体链接方法还包括： 对于给定语种的指称，找到在知识图谱中的候选实体；根据中英文的实体名和实体描述，将每个不同的描述文本映射到其目标实体名，构建实体名索引； 构建索引后，将指称项进行词嵌入，与图谱中的实体计算相似度，筛选相似度大于规定阈值的候选项后，利用向量融合的方法将其他语种的实体映射到同一向量空间中； 构建基于不同线索的实体链接模型：基于属性、基于共现实体、基于上下文的实体链接，并通过候选实体集合以及提供线索选择不同的实体链接模型，得到指称项在不同语种中的跨语言链接结果； 基于属性的实体链接，将实体指称项与属性描述进行向量嵌入后经过图卷积模型进行融合，计算各自属性向量的求和平均值作为实体之间的相似度系数，从而求出链接实体； 基于共现实体的实体链接，利用相似系数计算共现实体在中心实体所占的比重的注意力特征，结合共现关系的向量化特征计算目标实体与图谱中实体的相似度，得到链接实体； 基于上下文的实体链接，将实体指称与属于实体共指链的上下文组合在一起形成句子序列，使用神经网络模型对序列建模，与图谱中实体作相似度计算，得到链接实体； 所述跨语言实体链接方法包括以下步骤： 步骤一，从已有知识库中获取实体名—实体描述文本，根据既有知识库，将不同语种的实体描述文本映射到其在知识库中的实体名称，利用多语言知识库构建实体名索引； 步骤二，获取待链接目标文本，从文本中抽取待链接的实体指称项以及实体上下文描述，获取该实体拥有的属性，以及文本中出现的共现实体； 步骤三，通过实体名索引，计算实体指称项与知识库中实体之间的相似度，将相似度与预设的候选实体阈值进行比较，并判断是否存在相似度分数小于所述候选实体阈值； 若是，则对于该指称项放弃所述实体；若否，则将所述实体加入指称项的候选实体集合中，并转向步骤三；先一步筛选候选实体减少后续模型的计算量； 步骤四，利用向量融合方法将其他语言的词向量映射为英语的词向量，将不同语种的向量映射到同一向量空间中；将所有实体映射到同一向量空间以实现跨语言的实体比较； 步骤五，通过候选实体集合以及提取出的线索选择不同的实体链接模型，合并各个模型的链接结果，得到指称项在不同语种中最终的跨语言链接结果。

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