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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利实体链接方法及相关设备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：CN115238080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202210567234.9，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权实体链接方法及相关设备是由张忠宝;郭聪颖;苏森设计研发完成，并于2022-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本实体链接方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种实体链接方法及相关设备，该方法包括：获取包括实体指称项的文本；通过预先训练的实体识别模型对所述文本进行编码识别获取所述实体指称项；利用所述实体识别模型对所述实体指称项进行词典匹配，得到与所述实体指称项有匹配关系的候选实体，候选实体集为所述实体指称项映射所得的候选实体子集；根据所述实体指称项和所述候选实体之间的关联度采用预先训练的消歧模型对所述候选实体集打分，得到打分结果；选择所述打分结果中分数最高的候选实体作为实体链接结果。

本发明授权实体链接方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种实体链接方法，其特征在于，包括： 获取包括实体指称项的文本； 通过预先训练的实体识别模型对所述文本进行编码识别获取所述实体指称项； 利用所述实体识别模型对所述实体指称项进行词典匹配，得到与所述实体指称项有匹配关系的候选实体，候选实体集为所述实体指称项映射所得的候选实体子集； 根据所述实体指称项和所述候选实体对应的实体上下文之间的关联度和所述关联度对应的历史实体信息，采用预先训练的消歧模型对所述候选实体集打分，得到打分结果； 选择所述打分结果中分数最高的候选实体作为实体链接结果； 所述消歧模型包括局部消歧模型和全局消歧模型； 根据所述实体指称项和所述候选实体对应的实体上下文之间的关联度和所述关联度对应的历史实体信息，采用预先训练的消歧模型对所述候选实体集进行打分，得到打分结果，包括： 采用预定格式将所述实体指称项对应的文本输入所述局部消歧模型； 根据所述实体指称项和所述候选实体对应的实体上下文之间的关联度通过所述局部消歧模型中的多层感知机计算得到所述候选实体对应的局部消歧分数； 根据所述局部消歧分数将所述实体指称项进行降序排序，得到排序结果； 将所述排序结果输入所述全局消歧模型中的门控循环神经网络，得到所述历史实体信息； 根据所述历史实体信息通过所述全局消歧模型中的多层感知机计算得到所述候选实体对应的全局消歧分数； 根据所述局部消歧分数和所述全局消歧分数确定所述打分结果； 所述实体识别模型的训练过程和所述消歧模型的训练过程包括： S1. 根据式9获取所述实体指称项的识别准确率： 其中，为所述识别准确率，为激活函数，为所述实体指称项的开始字符向量，为所述实体指称项的结束字符向量，为所述实体指称项的中间字符向量； S2. 根据式10获取所述实体识别模型训练过程中的第一损失函数： 其中，为所述第一损失函数，为所述候选实体，为所述识别准确率，s为所述实体指称项对应字符向量的开始编号，e为所述实体指称项对应字符向量的结束编号，i为所述实体指称项的编号，1≤i≤n，n为所述候选实体集中所述实体指称项的个数； S3. 根据式11获取所述消歧模型训练过程中的第二损失函数： 其中，为所述第二损失函数，为期望函数，为时间常数，为第i个所述实体指称项对应的所述候选实体的所述全局消歧分数对应的正样本，为第i个所述实体指称项对应的第j所述候选实体的所述全局消歧分数对应的负样本，为第i个所述实体指称项对应的第j个所述候选实体的所述局部消歧分数对应的正样本，为第i个所述实体指称项对应的第j个所述候选实体的所述局部消歧分数对应的负样本； S4. 根据所述第一损失函数和所述第二损失函数联合训练所述实体识别模型和所述消歧模型。

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