【技术实现步骤摘要】
本说明书一个或多个实施例涉及计算机领域，尤其涉及规则决策方法和装置。
技术介绍
1、在很多企业级的业务智能场景中，都不可避免的会涉及到专家决策过程，专家决策过程也称为规则决策过程。例如，在医疗场景中判断一些症状和检查指标是否可以确诊某种疾病，或者，在保险场景中，根据用户的报案信息决策是否符合某个保险产品的理赔条件等等。传统的解决办法是引入一套决策引擎，把专家经验转化为规则脚本，定义到决策引擎里，再通过决策引擎接收输入得出一个结论，其中，上述输入可能包括用户的隐私数据，需要保护隐私数据不会泄露。在复杂的专家规则情景下，规则脚本很长，且逻辑很复杂，理解和调试的成本都很高，尤其在规则需要频繁扩充判断条件或者调整参数集合的时候，繁琐且容易出错，比如判断某个医院是否是医保定点，或者，某个检查项目是否是某个疾病的必要诊断项等等。
2、因此，需要对规则决策过程进行改进，以方便规则的理解和调试，从而提升规则编写和调试的效率。
技术实现思路
1、本说明书一个或多个实施例描述了一种规则决策方法和装置，能够提升规则编写和调试的效率。
2、第一方面，提供了一种规则决策方法，方法包括：
3、获取第一事件的各个属性的属性值；
4、从预先建立的知识图谱中提取所述各个属性值分别对应的属性值节点，并创建代表第一事件的事件节点，在所述事件节点和各个属性值节点之间分别建立连接边，得到所述第一事件对应的事件子图；
5、将所述事件子图输入事件语义模型，得到所述第一
6、在一种可能的实施方式中，所述第一事件为诊疗事件；所述各个属性包括：发生时间、病症标识、检查结果。
7、在一种可能的实施方式中，所述获取第一事件的各个属性的属性值，包括：
8、确定第一事件的事件类型；
9、根据预先定义的所述事件类型包括的各个属性，从所述第一事件的事件信息中提取所述各个属性的属性值。
10、进一步地，所述事件信息包括文字描述信息；所述从所述第一事件的事件信息中提取所述各个属性的属性值，包括：
11、对所述第一事件的文字描述信息进行实体抽取和实体链指，将抽取得到的实体中与所述属性对应的第一实体所链指的第二实体，确定为该属性的属性值。
12、进一步地，所述文字描述信息为对纸质记录进行光学字符识别得到的。
13、在一种可能的实施方式中，所述各个属性包括具有多个离散取值的第一属性，所述知识图谱中包括与所述多个离散取值一一对应的多个属性值节点；
14、所述获取第一事件的各个属性的属性值，包括：获取第一事件中所述第一属性的第一取值；
15、所述从预先建立的知识图谱中提取所述各个属性值分别对应的属性值节点，包括：从所述多个属性值节点中提取与所述第一取值对应的属性值节点。
16、在一种可能的实施方式中，所述各个属性包括具有连续取值的第二属性，所述知识图谱中包括与第二属性的多个取值范围一一对应的多个范围节点；
17、所述获取第一事件的各个属性的属性值，包括：获取第一事件中所述第二属性的第二取值；
18、所述从预先建立的知识图谱中提取所述各个属性值分别对应的属性值节点，包括：从所述多个范围节点中提取所述第二取值所落入的若干范围对应的若干范围节点。
19、在一种可能的实施方式中，所述知识图谱的模式层存储第一类型事件与第一结论概念之间的目标规则，所述第一事件为所述第一类型事件的实例；所述方法还包括：
20、根据所述决策结果和所述目标规则，确定所述第一类型事件是否成立。
21、进一步地，所述第一类型事件为重疾诊疗事件，所述第一事件为具体诊疗事件，所述第一结论概念为某项重症疾病。
22、在一种可能的实施方式中，所述获取第一事件的各个属性的属性值之前，还包括：
23、接收针对所述第一事件与第一结论概念之间关系的查询请求；
24、所述得到所述第一事件是否属于第一结论概念的决策结果之后，还包括：
25、将所述决策结果作为所述查询请求的响应。
26、第二方面，提供了一种规则决策装置，装置包括：
27、获取单元，用于获取第一事件的各个属性的属性值；
28、子图建立单元，用于从预先建立的知识图谱中提取所述获取单元获取的各个属性值分别对应的属性值节点，并创建代表第一事件的事件节点，在所述事件节点和各个属性值节点之间分别建立连接边，得到所述第一事件对应的事件子图；
29、决策单元，用于将所述子图建立单元得到的事件子图输入事件语义模型，得到所述第一事件是否属于第一结论概念的决策结果；其中，所述事件语义模型基于若干决策规则构建，所述决策规则的规则参数对应于所述属性，规则逻辑对应于所述事件语义模型的模型算法。
30、第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行第一方面的方法。
31、第四方面，提供了一种计算设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现第一方面的方法。
32、通过本说明书实施例提供的方法和装置，首先获取第一事件的各个属性的属性值；然后从预先建立的知识图谱中提取所述各个属性值分别对应的属性值节点，并创建代表第一事件的事件节点，在所述事件节点和各个属性值节点之间分别建立连接边，得到所述第一事件对应的事件子图；最后将所述事件子图输入事件语义模型，得到所述第一事件是否属于第一结论概念的决策结果；其中，所述事件语义模型基于若干决策规则构建，所述决策规则的规则参数对应于所述属性，规则逻辑对应于所述事件语义模型的模型算法。由上可见，本说明书实施例，基于知识图谱创新定义了事件语义模型，利用知识图谱先将第一事件扩展为子图表达，在子图上就包含了决策中所需要的要素，将决策逻辑转换为对子图结构和属性的判断计算，实现事件是否能满足某个结论成立的推理决策。通过事件语义模型，将传统规则中的参数化转变为知识化，在很多情况下，可以通过在图谱上扩充相应的点和边来完成规则的覆盖，而无须再修改模型本身，规则的复杂度大幅下降，对参数的展现可以通过图谱知识结构的形式变得更清晰直观，方便规则的理解和调试，从而提升规则编写和调试的效率。
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1.一种规则决策方法，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述第一事件为诊疗事件；所述各个属性包括：发生时间、病症标识、检查结果。
3.如权利要求1所述的方法，其中，所述获取第一事件的各个属性的属性值，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其中，所述事件信息包括文字描述信息；所述从所述第一事件的事件信息中提取所述各个属性的属性值，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其中，所述文字描述信息为对纸质记录进行光学字符识别得到的。
6.如权利要求1所述的方法，其中，所述各个属性包括具有多个离散取值的第一属性，所述知识图谱中包括与所述多个离散取值一一对应的多个属性值节点；
7.如权利要求1所述的方法，其中，所述各个属性包括具有连续取值的第二属性，所述知识图谱中包括与第二属性的多个取值范围一一对应的多个范围节点；
8.如权利要求1所述的方法，其中，所述知识图谱的模式层存储第一类型事件与第一结论概念之间的目标规则，所述第一事件为所述第一类型事件的实例；所述方法还包括：
9.如权利要求8所
10.如权利要求1所述的方法，其中，所述获取第一事件的各个属性的属性值之前，还包括：
11.一种规则决策装置，所述装置包括：
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行权利要求1-10中任一项的所述的方法。
13.一种计算设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现权利要求1-10中任一项的所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种规则决策方法，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述第一事件为诊疗事件；所述各个属性包括：发生时间、病症标识、检查结果。
3.如权利要求1所述的方法，其中，所述获取第一事件的各个属性的属性值，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其中，所述事件信息包括文字描述信息；所述从所述第一事件的事件信息中提取所述各个属性的属性值，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其中，所述文字描述信息为对纸质记录进行光学字符识别得到的。
6.如权利要求1所述的方法，其中，所述各个属性包括具有多个离散取值的第一属性，所述知识图谱中包括与所述多个离散取值一一对应的多个属性值节点；
7.如权利要求1所述的方法，其中，所述各个属性包括具有连续取值的第二属性，所述知识图谱中包括与第二属性的多个取值范围一一对应的...
【专利技术属性】
技术研发人员：何雨潇，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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