【技术实现步骤摘要】
本申请涉及大数据处理领域，特别是涉及一种融合异质信息网络的事件抽取方法、装置和电子设备。
技术介绍
1、事件抽取(event extraction，ee)是自然语言处理(nlp)领域中的一项重要任务，旨在从文本中自动识别和提取出事件信息，包括事件类型、事件触发词、参与者(主语和宾语)、事件时间和地点等关键元素。这有助于将无结构的文本数据转化为结构化的事件表示形式，以便计算机可以更好地理解和分析文本中发生的事件。
2、海量的工单数据信息分散于各种各样的工单中，其具有多维度、多模态的特点。目前的事件抽取方法多为直接对若是直接对海量的工单数据信息进行事件抽取，这种事件抽取方式存在事件抽取效率低且抽取准确率低的问题，难以深度挖掘出工单数据信息中的结构和信息。
3、针对目前的事件抽取方法难以深度挖掘出工单数据信息中的结构和信息的问题，目前还没有提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、在本专利技术中提供了一种融合异质信息网络的事件抽取方法、装置和电子设备，以解决目前的事件抽取方...
【技术保护点】
1.一种融合异质信息网络的事件抽取方法，其特征在于，所述事件抽取方法包括：
2.根据权利要求1所述的融合异质信息网络的事件抽取方法，其特征在于，所述不同数据源包括结构化的数据源、半结构化的数据源和非结构化的数据源；
3.根据权利要求1所述的融合异质信息网络的事件抽取方法，其特征在于，所述目标数据的不同类型包括工单号、创建时间、处理人员、客户信息和问题描述；
4.根据权利要求1所述的融合异质信息网络的事件抽取方法，其特征在于，所述将同类型的目标数据进行对齐包括：
5.根据权利要求1所述的融合异质信息网络的事件抽取方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种融合异质信息网络的事件抽取方法，其特征在于，所述事件抽取方法包括：
2.根据权利要求1所述的融合异质信息网络的事件抽取方法，其特征在于，所述不同数据源包括结构化的数据源、半结构化的数据源和非结构化的数据源；
3.根据权利要求1所述的融合异质信息网络的事件抽取方法，其特征在于，所述目标数据的不同类型包括工单号、创建时间、处理人员、客户信息和问题描述；
4.根据权利要求1所述的融合异质信息网络的事件抽取方法，其特征在于，所述将同类型的目标数据进行对齐包括：
5.根据权利要求1所述的融合异质信息网络的事件抽取方法，其特征在于，从所述原始工单数据中提取不同类型的目标数据包括：
6.根据权利要求1所述的...
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