一种面向金融知识图谱发现的方法技术

本发明专利技术公开了一种面向金融知识图谱发现的方法，S1、知识获取：首先通过标准共建法和机器学习法实现对金融知识数据的收集、累积；S2、知识表示：通过知识的处理系统实现对知识单元的表示和对金融知识图谱的组成构建；本发明专利技术涉及金融知识图谱技术领域。该面向金融知识图谱发现的方法，通过设置有获取系统、处理系统和存储系统，从而可以对数据进行获取，处理和分析存储，最后实现AI的智能人工交互，以此可以实现知识的自动获取，并对多源知识的自动融合，同时面向知识的表示学习，以此提高知识推理与应用性能，增强了该金融知识图谱运用的灵活性，有利于人员的搜索使用。有利于人员的搜索使用。有利于人员的搜索使用。

【技术实现步骤摘要】
一种面向金融知识图谱发现的方法


[0001]本专利技术涉及金融知识图谱
，具体为一种面向金融知识图谱发现的方法。

技术介绍

[0002]近年来，金融科技的发展给传统金融业带了了冲击、挑战和机遇。由大数据、区块链、云计算、人工智能等新兴前沿技术带动出现的新兴业务模式、新技术应用、新产品服务等，对金融市场以及金融服务业务供给产生了重大影响。金融科技的发展，在促进数字经济发展的同时，在全球范围引发巨大争议，从消费者隐私保护、网络安全、平台与数据垄断到算法歧视。
[0003]现有的金融知识依赖于互联网计算机，而目前的金融知识在进行应用的过程中所能够处理的速率较慢，容易无法搜索到所需知识图谱，同时对于知识的使用较为死板，需要人员的检索和人员的观测，造成使用起来不便的问题，为此，本专利技术提供了一种面向金融知识图谱发现的方法。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种面向金融知识图谱发现的方法，解决了现有的金融知识依赖于互联网计算机，而目前的金融知识在进行应用的过程中所能够处理的速率较慢，容易无法搜索到所需知识图谱，同时对于知识的使用较为死板，需要人员的检索和人员的观测，造成使用起来不便的问题。
[0005]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种面向金融知识图谱发现的方法，具体包括以下步骤：
[0006]S1、知识获取：首先通过标准共建法和机器学习法实现对金融知识数据的收集、累积；
[0007]S2、知识表示：通过知识的处理系统实现对知识单元的表示和对金融知识图谱的组成构建；
[0008]S3、知识存储：利用存储系统对数据进行表示和进行构建后的数据进行存储；
[0009]S4、知识应用：最后将该金融知识图谱运用至实际的系统中，实现对知识图谱的运用和发现。
[0010]优选的，所述S1标准共建法和机器学习法所包含的获取系统中包括实名识别模块、实体消歧模块、关系抽取模块和事件抽取模块。
[0011]优选的，所述实名识别模块的输出端与实体消歧模块的输入端连接，所述实体消歧模块的输出端与关系抽取模块和事件抽取模块的输入端连接，所述关系抽取模块和事件抽取模块之间实现双向连接。
[0012]优选的，所述S2的处理系统中包括数据接收模块、数据分析模块、数据整理模块、图谱建立模块和数据传输模块。
[0013]优选的，所述数据接收模块的输出端与数据分析模块的输入端连接，所述数据分
析模块的输出端与数据整理模块的输入端连接，所述数据整理模块的输出端与图谱建立模块的输入端连接，所述图谱建立模块的输出端与数据传输模块的输入端连接。
[0014]优选的，所述S3的存储系统包括数据收集模块、数据分类模块、数据筛选模块、数据存储模块、RDF数据库和图数据库。
[0015]优选的，所述数据收集模块的输出端与数据分类模块的输入端连接，所述数据分类模块的输出端与数据筛选模块的输入端连接，所述数据筛选模块数据存储模块的输出端与RDF数据库和图数据库的输入端连接。
[0016]优选的，所述S4中的运用中具体包括以下步骤：
[0017]S4
‑
1、知识检索：通过对语言的识别或是直接通过工具的书写实现对知识中的关键词进行搜索；
[0018]S4
‑
2、知识推理：其中通过归纳推理、演绎推理、常识推理和基于表示学习的推理技术实现对知识的演算；
[0019]S4
‑
3、AI问答：最后通过人工智能同步应用与语言的自动翻译、智能的词汇搜索和智能的知识回答。
[0020]有益效果
[0021]本专利技术提供了一种面向金融知识图谱发现的方法。与现有技术相比具备以下有益效果：
[0022]该面向金融知识图谱发现的方法，通过设置有获取系统、处理系统和存储系统，从而可以对数据进行获取，处理和分析存储，最后实现AI的智能人工交互，以此可以实现知识的自动获取，并对多源知识的自动融合，同时面向知识的表示学习，以此提高知识推理与应用性能，增强了该金融知识图谱运用的灵活性，有利于人员的搜索使用。
附图说明
[0023]图1为本专利技术获取系统的原理框图；
[0024]图2为本专利技术处理系统的原理框图；
[0025]图3为本专利技术存储系统的原理框图；
[0026]图4为本专利技术图谱的使用方法流程图。
具体实施方式
[0027]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0028]请参阅图1
‑
4，本专利技术提供四种技术方案：
[0029]实施例一
[0030]一种面向金融知识图谱发现的方法，具体包括以下步骤：
[0031]S1、知识获取：首先通过标准共建法和机器学习法实现对金融知识数据的收集、累积；
[0032]S2、知识表示：通过知识的处理系统实现对知识单元的表示和对金融知识图谱的
组成构建；
[0033]S3、知识存储：利用存储系统对数据进行表示和进行构建后的数据进行存储；
[0034]S4、知识应用：最后将该金融知识图谱运用至实际的系统中，实现对知识图谱的运用和发现。
[0035]本专利技术实施例中，S1标准共建法和机器学习法所包含的获取系统中包括实名识别模块、实体消歧模块、关系抽取模块和事件抽取模块。
[0036]本专利技术实施例中，实名识别模块的输出端与实体消歧模块的输入端连接，所述实体消歧模块的输出端与关系抽取模块和事件抽取模块的输入端连接，所述关系抽取模块和事件抽取模块之间实现双向连接。
[0037]实施例二
[0038]一种面向金融知识图谱发现的方法，具体包括以下步骤：
[0039]S1、知识获取：首先通过标准共建法和机器学习法实现对金融知识数据的收集、累积；
[0040]S2、知识表示：通过知识的处理系统实现对知识单元的表示和对金融知识图谱的组成构建；
[0041]S3、知识存储：利用存储系统对数据进行表示和进行构建后的数据进行存储；
[0042]S4、知识应用：最后将该金融知识图谱运用至实际的系统中，实现对知识图谱的运用和发现。
[0043]本专利技术实施例中，S2的处理系统中包括数据接收模块、数据分析模块、数据整理模块、图谱建立模块和数据传输模块。
[0044]本专利技术实施例中，数据接收模块的输出端与数据分析模块的输入端连接，所述数据分析模块的输出端与数据整理模块的输入端连接，所述数据整理模块的输出端与图谱建立模块的输入端连接，所述图谱建立模块的输出端与数据传输模块的输入端连接。
[0045]实施例三
[0046]一种面向金融知识图谱发现的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向金融知识图谱发现的方法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1、知识获取：首先通过标准共建法和机器学习法实现对金融知识数据的收集、累积；S2、知识表示：通过知识的处理系统实现对知识单元的表示和对金融知识图谱的组成构建；S3、知识存储：利用存储系统对数据进行表示和进行构建后的数据进行存储；S4、知识应用：最后将该金融知识图谱运用至实际的系统中，实现对知识图谱的运用和发现。2.根据权利要求1所述的一种面向金融知识图谱发现的方法，其特征在于：所述S1标准共建法和机器学习法所包含的获取系统中包括实名识别模块、实体消歧模块、关系抽取模块和事件抽取模块。3.根据权利要求2所述的一种面向金融知识图谱发现的方法，其特征在于：所述实名识别模块的输出端与实体消歧模块的输入端连接，所述实体消歧模块的输出端与关系抽取模块和事件抽取模块的输入端连接，所述关系抽取模块和事件抽取模块之间实现双向连接。4.根据权利要求1所述的一种面向金融知识图谱发现的方法，其特征在于：所述S2的处理系统中包括数据接收模块、数据分析模块、数据整理模块、图谱建立模块和数据传输模块。5.根据权利要求4所述的一种面向金融知识图谱发现的方法，其特征在于：所述数据接收模块的输出端与数据分析模块的输...

【专利技术属性】
技术研发人员：毕辉，
申请(专利权)人：解放号网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：