一种知识抽取方法及应用其的智能客户系统技术方案

本申请涉及网络安全技术领域，更为具体来说，本申请涉及一种知识抽取方法及应用其的智能客户系统。所述方法包括：构建文本分析模型；训练所述文本分析模型；将待分析文本输入训练好的所述文本分析模型，得到待分析文本中每个词对应的词性，其中，所述词性至少包括主语、谓语、宾语和定语；将定语分别组合到主语、谓语、宾语形成语义丰富的短语；基于所述语义丰富的短语抽取知识。本申请使知识抽取既节省了时间成本，又减少了对人工操作的依赖，进而提升了知识抽取的效率。知识抽取的效率。知识抽取的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种知识抽取方法及应用其的智能客户系统


[0001]本申请涉及人工智能及数据处理
，更为具体来说，本申请涉及一种知识抽取方法及应用其的智能客户系统。

技术介绍

[0002]目前，随着信息技术的发展，知识抽取应用范围越来越广。知识抽取的难点在于对知识源中的数据进行处理，因为知识并不是以某种现成的形式存在于知识源中的，只有对知识源中数据经过分析与一系列处理后才能发现其中有用的知识。
[0003]然而这种处理存在一定的难度，例如不同形式的文本其语义和词性都是复杂的，这给实际应用中的知识抽取带来了知识抽取花费时间长及过于依赖人工操作的问题。

技术实现思路

[0004]基于上述技术问题，本专利技术旨在通过将待分析文本输入训练好的所述文本分析模型，得到待分析文本中每个词对应的词性，并在此基础上抽取知识。
[0005]本专利技术第一方面提供了一种知识抽取方法，所述知识抽取方法包括：
[0006]构建文本分析模型；
[0007]训练所述文本分析模型；
[0008]将待分析文本输入训练好的所述文本分析本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种知识抽取方法，其特征在于，所述知识抽取方法包括：构建文本分析模型；训练所述文本分析模型；将待分析文本输入训练好的所述文本分析模型，得到待分析文本中每个词对应的词性，其中，所述词性至少包括主语、谓语、宾语和定语；将定语分别组合到主语、谓语、宾语形成语义丰富的短语；基于所述语义丰富的短语抽取知识。2.根据权利要求1所述的知识抽取方法，其特征在于，所述训练所述文本分析模型包括：获取训练样本集，其中，所述训练样本集合中包括训练文本；基于所述训练样本集和预设词性标签生成所述训练文本对应的词性标签；根据所述训练文本和所述训练文本对应的词性标签训练所述文本分析模型。3.根据权利要求1所述的知识抽取方法，其特征在于，所述将定语分别组合到主语、谓语、宾语形成语义丰富的短语，包括：将定语组合到主语形成第一短语；将定语组合到谓语形成第二短语；将定语组合到宾语形成第三短语；将定语组合到除去主语、谓语、宾语和定语的词性，形成第四短语。4.根据权利要求3所述的知识抽取方法，其特征在于，所述基于所述语义丰富的短语抽取知识，包括：分析所述第一短语、第二短语、第三短语和第四短语；根据分析结果结合预设知识库抽取知识。5.根据权利要求4所述的知识抽取方法，其特征在于，所述根据分析结果结合预设知识库抽取知识包括：根据分析结果结合预设知识库抽取实体知识；根据分析结果结合预设知识库抽取概念...

【专利技术属性】
技术研发人员：张景逸，
申请(专利权)人：平安国际融资租赁有限公司，
类型：发明
国别省市：