基于人工智能的事理图谱构建方法及相关设备技术

本发明专利技术涉及人工智能，提供一种基于人工智能的事理图谱构建方法及相关设备。该方法能够获取多个文本信息；抽取所述多个文本信息中的信息事件；对所述信息事件进行聚类处理，得到至少一个事件类别及每个事件类别对应的聚类事件；基于预设基础事件库及预先训练好的因果关系预测模型检测所述聚类事件之间的关联关系；根据所述聚类事件及所述关联关系构建事理图谱；当接收到关联事件确定请求时，根据所述关联事件确定请求识别出待测事件；基于所述待测事件从所述事理图谱中提取关联事件，能够提高关联事件的准确性。此外，本发明专利技术还涉及区块链技术，所述关联事件可存储于区块链中。所述关联事件可存储于区块链中。所述关联事件可存储于区块链中。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的事理图谱构建方法及相关设备


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种基于人工智能的事理图谱构建方法及相关设备。

技术介绍

[0002]随着人工智能的发展，很多事件之间往往具有多重复合联系，分析多个事件的因果关系也起到了极为重要的影响。
[0003]目前，通常是研究员直接通过个人专业经验对多个事件的逻辑关系进行分析，进而确定出与当前事件相关联的下游事件，然而，这种方式受限于研究员的个人经验，导致无法准确并快速的预判出该下游事件。

技术实现思路

[0004]鉴于以上内容，有必要提供一种基于人工智能的事理图谱构建方法及相关设备，能够提高关联事件的确定准确性。
[0005]一方面，本专利技术提出一种基于人工智能的事理图谱构建方法，所述基于人工智能的事理图谱构建方法包括：
[0006]获取多个文本信息；
[0007]抽取所述多个文本信息中的信息事件；
[0008]对所述信息事件进行聚类处理，得到至少一个事件类别及每个事件类别对应的聚类事件；
[0009]基于预设基础事件库及预先训练好的因果关系预测模型检测所述聚类事件之间的关联关系；
[0010]根据所述聚类事件及所述关联关系构建事理图谱；
[0011]当接收到关联事件确定请求时，根据所述关联事件确定请求识别出待测事件；
[0012]基于所述待测事件从所述事理图谱中提取关联事件。
[0013]根据本专利技术优选实施例，所述获取多个文本信息包括：
[0014]当接收到预设网站发出的安全响应信息时，从所述预设网站中爬取主题信息；
[0015]基于所述主题信息在所述预设网站的点击量，从所述主题信息中筛选出热门主题；
[0016]将所述热门主题作为查询对象写入预设语句，得到查询语句；
[0017]在文本库中运行所述查询语句，得到所述多个文本信息。
[0018]根据本专利技术优选实施例，所述抽取所述多个文本信息中的信息事件包括：
[0019]对每个文本信息进行分词处理，得到信息分词，并基于所述多个文本信息确定所述信息分词所在的信息语句；
[0020]检测所述信息分词在所述信息语句中的目标词性，并将所述目标词性为预设词性的信息分词确定为待选分词；
[0021]将所述待选分词与预设事件模板库中的模板事件进行匹配，并将与所述模板事件匹配成功的待选分词确定为第一初筛事件；
[0022]基于所述目标词性对所述信息分词进行向量化处理，得到文本向量；
[0023]将所述文本向量输入到预先训练好的命名实体识别模型中，并从所述命名实体识别模型的激活层中获取所述信息分词的输出概率及转移概率；
[0024]对所述输出概率及所述转移概率进行加权和运算，得到所述信息分词的标签分数；
[0025]将所述标签分数最高的信息分词确定为第二初筛事件，并将所述第一初筛事件及所述第二初筛事件确定为所述信息事件。
[0026]根据本专利技术优选实施例，所述对所述信息事件进行聚类处理，得到至少一个事件类别及每个事件类别对应的聚类事件包括：
[0027]从所述多个文本信息中提取与所述信息事件对应的事件信息；
[0028]基于所述事件信息计算预设事件对的事件距离，所述预设事件对包括任意两个信息事件；
[0029]将所述事件距离大于第一阈值的预设事件对确定为目标事件对；
[0030]统计所述目标事件对中每个信息事件的事件数量，并统计所述目标事件中所有事件的事件总量；
[0031]计算所述事件数量在所述事件总量上的比值作为每个信息事件在所述目标事件对上的事件比值；
[0032]将所述事件比值小于配置比值的信息事件确定为节点事件；
[0033]从所述事件距离中选取与所述节点事件对应的信息作为目标距离；
[0034]将所述目标距离小于第二阈值所对应的信息事件归类为同一事件类别，得到所述至少一个事件类别，并将同一事件类别的信息事件确定为所述聚类事件，所述第一阈值大于所述第二阈值。
[0035]根据本专利技术优选实施例，所述聚类事件包括第一事件及第二事件，所述基于预设基础事件库及预先训练好的因果关系预测模型检测所述聚类事件之间的关联关系包括：
[0036]从所述预设基础事件库中匹配出所述第一事件与所述第二事件的关联结果；
[0037]将所述聚类事件输入至所述因果关系预测模型中，得到所述第一事件与所述第二事件的预测结果，所述预测结果包括逻辑结果及所述逻辑结果的预测概率；
[0038]若所述关联结果与所述逻辑结果不同，获取所述预设基础事件库及所述因果关系预测模型的预测权值；
[0039]基于所述预测权值及所述预测概率对所述关联结果及所述预测结果进行加权和处理，得到所述关联结果的第一预测分值及所述逻辑结果的第二预测分值；
[0040]根据所述第一预测分值及所述第二预测分值从所述关联结果及所述逻辑结果中选取所述关联关系。
[0041]根据本专利技术优选实施例，所述根据所述关联事件确定请求识别出待测事件包括：
[0042]从所述关联事件确定请求中提取待测语句；
[0043]将所述待测语句转换为待测向量；
[0044]利用双向长短期记忆网络对所述待测向量进行特征抽取，得到正向长短期记忆网
络中的第一特征向量，及反向长短期记忆网络中的第二特征向量；
[0045]拼接所述第一特征向量及所述第二特征向量，得到所述待测向量的目标向量；
[0046]从预设曲线中获取与所述目标向量中每个向量元素对应的信息作为元素分值；
[0047]将所述元素分值最大的向量元素所对应的信息确定为所述待测事件。
[0048]根据本专利技术优选实施例，所述基于所述待测事件从所述事理图谱中提取关联事件包括：
[0049]从所述事理图谱中确定与所述待测事件相匹配的事件作为匹配事件；
[0050]检测所述匹配事件在所述事理图谱中所处的事件路径；
[0051]从所述事件路径中提取所述匹配事件的下游事件作为所述关联事件。
[0052]另一方面，本专利技术还提出一种基于人工智能的事理图谱构建装置，所述基于人工智能的事理图谱构建装置包括：
[0053]获取单元，用于获取多个文本信息；
[0054]抽取单元，用于抽取所述多个文本信息中的信息事件；
[0055]聚类单元，用于对所述信息事件进行聚类处理，得到至少一个事件类别及每个事件类别对应的聚类事件；
[0056]检测单元，用于基于预设基础事件库及预先训练好的因果关系预测模型检测所述聚类事件之间的关联关系；
[0057]构建单元，用于根据所述聚类事件及所述关联关系构建事理图谱；
[0058]识别单元，用于当接收到关联事件确定请求时，根据所述关联事件确定请求识别出待测事件；
[0059]提取单元，用于基于所述待测事件从所述事理图谱中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的事理图谱构建方法，其特征在于，所述基于人工智能的事理图谱构建方法包括：获取多个文本信息；抽取所述多个文本信息中的信息事件；对所述信息事件进行聚类处理，得到至少一个事件类别及每个事件类别对应的聚类事件；基于预设基础事件库及预先训练好的因果关系预测模型检测所述聚类事件之间的关联关系；根据所述聚类事件及所述关联关系构建事理图谱；当接收到关联事件确定请求时，根据所述关联事件确定请求识别出待测事件；基于所述待测事件从所述事理图谱中提取关联事件。2.如权利要求1所述的基于人工智能的事理图谱构建方法，其特征在于，所述获取多个文本信息包括：当接收到预设网站发出的安全响应信息时，从所述预设网站中爬取主题信息；基于所述主题信息在所述预设网站的点击量，从所述主题信息中筛选出热门主题；将所述热门主题作为查询对象写入预设语句，得到查询语句；在文本库中运行所述查询语句，得到所述多个文本信息。3.如权利要求1所述的基于人工智能的事理图谱构建方法，其特征在于，所述抽取所述多个文本信息中的信息事件包括：对每个文本信息进行分词处理，得到信息分词，并基于所述多个文本信息确定所述信息分词所在的信息语句；检测所述信息分词在所述信息语句中的目标词性，并将所述目标词性为预设词性的信息分词确定为待选分词；将所述待选分词与预设事件模板库中的模板事件进行匹配，并将与所述模板事件匹配成功的待选分词确定为第一初筛事件；基于所述目标词性对所述信息分词进行向量化处理，得到文本向量；将所述文本向量输入到预先训练好的命名实体识别模型中，并从所述命名实体识别模型的激活层中获取所述信息分词的输出概率及转移概率；对所述输出概率及所述转移概率进行加权和运算，得到所述信息分词的标签分数；将所述标签分数最高的信息分词确定为第二初筛事件，并将所述第一初筛事件及所述第二初筛事件确定为所述信息事件。4.如权利要求1所述的基于人工智能的事理图谱构建方法，其特征在于，所述对所述信息事件进行聚类处理，得到至少一个事件类别及每个事件类别对应的聚类事件包括：从所述多个文本信息中提取与所述信息事件对应的事件信息；基于所述事件信息计算预设事件对的事件距离，所述预设事件对包括任意两个信息事件；将所述事件距离大于第一阈值的预设事件对确定为目标事件对；统计所述目标事件对中每个信息事件的事件数量，并统计所述目标事件中所有事件的事件总量；
计算所述事件数量在所述事件总量上的比值作为每个信息事件在所述目标事件对上的事件比值；将所述事件比值小于配置比值的信息事件确定为节点事件；从所述事件距离中选取与所述节点事件对应的信息作为目标距离；将所述目标距离小于第二阈值所对应的信息事件归类为同一事件类别，得到所述至少一个事件类别，并将同一事件类别的信息事件确定为所述聚类事件，所述第一阈值大于所述第二阈值。5.如权利要求1所述的基于人工智能的事理图谱构建方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈若菲，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：