基于多关系深度检索文本匹配的人名消歧方法

本发明提供一种基于多关系深度检索文本匹配的人名消歧方法，涉及人名消歧技术领域，本发明通过获取企业和人相关的跨模态数据，通过实体对齐算法对跨模态数据进行数据对齐与数据融合，形成人企结构化数据集，通过基于预训练语言模型建立多关系深度检索模型生成语义向量，根据语义向量计算语义相似性，并根据人企结构化数据集计算的共现频率、时空关联性特征生成人物嵌入向量，基于对抗神经网络建立消歧识别模型，根据人物嵌入向量进行人名消歧，通过图注意力网络建立结构更新模型，实时更新图谱结构，根据贝叶斯定理计算语义相似性、共现频率的置信度，根据置信度对语义相似性、共现频率的权重进行更新。