一种基于超边的审计知识图谱表示模型及关联推理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于超边的审计知识图谱表示模型及关联推理方法。首先构建了基于超边的审计知识图谱表示模型，从项目类型、审计分析、审计规范、行为数据四个方面对审计涉及的关键实体及其关系进行描述；为了将审核点中的逻辑关系准确表示在图谱中，在三元组的基础上引入了超边和超节点(包括If，And，Or和Basic四种类型)。然后，在此模型上引入图表示学习方法，提出了三种实体语义关联(包括条款

【技术实现步骤摘要】
一种基于超边的审计知识图谱表示模型及关联推理方法


[0001]本专利技术属于人工智能审计领域，具体涉及一种基于超边的审计知识图谱表示模型及关联推理方法。

技术介绍

[0002]审计是由专职机构和人员对被审计单位的财政、财务收支及其他经济活动的真实性、合法性、效益性进行审查和评价的独立性经济监督活动，核心是合规性检查。近几年随着大数据、人工智能的兴起，审计也逐渐从人工审计向智能审计进行转变，具体包含三部分：从抽样审计模式向总体审计模式转变、从精确的数字审计向高效的数据审计转变和从事后审计向事中事前审计转变，通过智能审计可以大大提高审计工作的效率。
[0003]在审计过程中，审计规范(比如规章制度、法律条款等)是很重要的一个审计依据，但规范主要存在于审计人员的大脑中，或临时查阅文件，这样就导致了知识点零散，缺乏合理组织，容易遗漏一些关键点，同时关联行为的联想对比分析能力有限，于是提出了构建审计知识图谱来解决这一问题，让机器理解和利用审计规范，发现审计规范知识之间的关联，并有效地进行新知识的抽取与更新，实现审计智能化。r/>[0004]但本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于超边的审计知识图谱表示模型，其特征在于，包括概念、实体及其关系类型；所述概念包括审计涉及的项目、审计分析、规范和数据；所述项目包括总项目类型、一级项目类型和二级项目类型；所述审计分析包括审核点类型、一级审核点和二级审核点；所述规范包括条款、文档和制订单位；所述数据包括字段、菜单和系统；所述实体为每一类概念下的具体表示；所述关系类型包括关联、出现于、包含于、历史版本、属于、表关联和超边关联；以所述二级审核点为轴，串联项目、规范和数据。2.一种应用权利要求1所述的基于超边的审计知识图谱的关联推理方法，其特征在于，具体包括以下步骤：(1)构建审计知识图谱表示模型：构建概念、实体及其关系类型，利用所述实体及其关系类型构成三元组；所述三元组组成审计知识图谱表示模型；(2)构建基于超边的审计知识图谱表示模型：在步骤(1)构建的审计知识图谱表示模型上引入超边和超节点；所述超边为连接多于两个节点的边；所述超节点为表示超边而引入，所述超节点类型包括If、And、Or和Basic；(3)利用步骤(2)得到的基于超边的审计知识图谱表示模型进行关联推理：使用图表示学习模型进行审计知识图谱嵌入得到每个实体和关系类型的向量，再利用该向量两两之间的余弦相似度得到语义关联的推理结果，所述语义关联的推理结果包括条款
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条款、字段
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字段和审核点
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字段。3.根据权利要求2所述的基于超边的审计...

【专利技术属性】
技术研发人员：李坤，朱嘉奇，李依霖，刘建忠，张建红，刘俊群，
申请(专利权)人：之江实验室，
类型：发明
国别省市：