(19)中华 人民共和国 国家知识产权局
(12)发明 专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请 号 202210044407.9
(22)申请日 2022.01.14
(71)申请人 云孚科技 (北京) 有限公司
地址 100085 北京市海淀区上地信息路2号
(北京实创高科技发展总公司2-2号D
栋1-8层) 三层3 06室
(72)发明人 张文斌 曾俊瑀 贾显伏 程尧
刘志铭 周建行 辛洁
(74)专利代理 机构 北京华夏泰和知识产权代理
有限公司 1 1662
代理人 李永叶
(51)Int.Cl.
G06F 16/36(2019.01)
G06F 16/35(2019.01)
G06F 40/30(2020.01)G06K 9/62(2022.01)
(54)发明名称
一种事理图谱自动构建方法和系统
(57)摘要
本发明提出一种事理图谱自动构建方法和
系统。 其中, 方法包括: 从给定的一段文本中抽取
事件, 再构建候选事件对集合, 然后再抽取存在
因果关系的事件对; 对抽取到的每个事件构建一
个对应的节 点; 将每个存在因果 关系的事件对 连
接, 从而构建初始版本的事理图谱; 对抽取到的
事件, 根据语义相似度, 构建候选相同事件集合,
然后得到候选相同关系的事件对, 再根据其语义
特征, 判断所述候选相同关系的事件对中的事件
是否相同; 如果相同, 将相同的两个事件对应的
节点进行合并; 重复上述步骤完成所有事件的聚
合, 得到最终版本的事理图谱。 本发明具有逻辑
清晰、 层次分明、 基于深度学习、 端到端联合学习
等特点, 为辅助决策等活动提供强有力支撑 。
权利要求书2页 说明书10页 附图5页
CN 114064937 A
2022.02.18
CN 114064937 A
1.一种事理图谱自动构建方法, 其特 征在于, 所述方法包括:
步骤S1、 从给定的一段文本 中抽取事件, 再在抽取的事件中构建候选事件对集合, 然后
再从构建的事 件对集合中抽取存在因果关系的事 件对;
步骤S2、 对所述给定的一段文本中抽取到的每个事件构建一个对应的节点; 对每个存
在因果关系的事件对, 从原因事件的节点连一条有向边到结果事件的节点, 从而构建初始
版本的事理图谱;
步骤S3、 对所述给定的一段文本 中抽取到的事件, 根据语义相似度, 构建候选相同事件
集合, 然后再从构建的候选相同事件集合中, 得到候选相同关系的事件对, 再根据所述候选
相同关系的事 件对的语义特 征, 判断所述 候选相同关系的事 件对中的事 件是否相同;
步骤S4、 如果所述候选相同关系的事件对中的事件相同, 将相同的两个事件对应的所
述初始版本的事理图谱中节点进行合并, 完成事 件的聚合;
步骤S5、 重复步骤S3和步骤S4完成所有事 件的聚合, 得到最终版本的事理图谱。
2.根据权利要求1所述的一种事理图谱自动构建方法, 其特征在于, 在所述步骤S1中,
所述从给定的一段文本中抽取事 件的具体方法包括:
将所述给定的一段文本输入预训练模型编码层, 得到所述给定的一段文本的语义向
量;
将所述给定的一段文本的语义向量输入事件序列标注层, 采用BIO标签方案, 标注出事
件片段, 抽取 所述给定的一段文本中的事 件。
3.根据权利要求1所述的一种事理图谱自动构建方法, 其特征在于, 在所述步骤S1中,
所述在抽取的事 件中构建事 件对集合的具体方法包括:
两两枚举抽取到的所述给定的一段文本中的所有事 件, 得到事 件对集合。
4.根据权利要求1所述的一种事理图谱自动构建方法, 其特征在于, 在所述步骤S1中,
所述再从构建的事 件对集合中抽取存在因果关系的事 件对的具体方法包括:
对抽取到的所述给定的一段文本 中的事件对应的语义向量进行最大池化, 得到所述事
件的语义向量;
将所述候选事件对集合中的每个候选事件对中两个事件对应的语义向量拼接, 得到事
件对的语义向量;
将事件对的语义向量输入事件因果关系分类层, 得到该事件对是否存在因果关系的分
类结果;
基于所述分类结果, 得到存在因果关系的事 件对。
5.根据权利要求1所述的一种事理图谱自动构建方法, 其特征在于, 在所述步骤S3中,
所述对所述给定的一段文本中抽取到的事件, 根据语义相似度, 构建候选相同事件集合之
前所述步骤S3还 包括:
将所述给定的一段文本中抽取到的所有事 件的语义向量采用向量索引算法构建索引。
6.根据权利要求5所述的一种事理图谱自动构建方法, 其特征在于, 在所述步骤S3中,
所述对所述给定的一段文本中抽取到的事件, 根据语义相似度, 构建候选相同事件集合的
具体方法包括:
对所述给定的一段文本 中抽取到的每一个事件, 通过向量搜索算法查询出与当前事件
语义相似度超过一定阈值T的N个事 件构成当前事 件的候选相同事 件集合。权 利 要 求 书 1/2 页
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27.根据权利要求6所述的一种事理图谱自动构建方法, 其特征在于, 在所述步骤S3中,
所述从构建的候选相同事件集合中, 得到候选相同关系的事件对, 再根据所述候选相同关
系的事件对的语义特征, 判断所述候选相同关系的事件对中的事件是否相同的具体方法包
括:
对于所述候选相同事件集合中的每一个候选相同事件, 将当前候选相同事件的语义向
量和所述当前事 件的语义向量 拼接, 得到所述 候选相同关系的事 件对的语义向量;
将所述候选相同关系的事件对的语义向量输入相同事件分类网络层, 判断所述候选相
同关系的事 件对中的事 件是否相同。
8.一种用于事理图谱自动构建系统, 其特 征在于, 所述系统包括:
第一处理模块, 被配置为, 从给定的一段文本中抽取事件, 再在抽取的事件中构建候选
事件对集合, 然后再从构建的事 件对集合中抽取存在因果关系的事 件对;
第二处理模块, 被配置为, 对所述给定的一段文本中抽取到的每个事件构建一个对应
的节点; 对每个存在因果关系的事件对, 从原因事件的节点连一条有向边到结果事件的节
点, 从而构建初始版本的事理图谱;
第三处理模块, 被配置为, 对所述给定的一段文本中抽取到的事件, 根据语义相似度,
构建候选相同事件集合, 然后再从构建的候选相同事件集合中, 得到候选相同关系的事件
对, 再根据所述候选相同关系的事件对的语义特征, 判断所述候选相同关系的事件对中的
事件是否相同;
第四处理模块, 被配置为, 如果所述候选相同关系的事件对中的事件相同, 将相同的两
个事件对应的所述初始版本的事理图谱中节点进行合并, 完成事 件的聚合;
第五处理模块, 被 配置为, 完成所有事 件的聚合, 得到最终版本的事理图谱。
9.一种电子设备, 其特征在于, 所述电子设备包括存储器和处理器, 所述存储器存储有
计算机程序, 所述处理器执行所述计算机程序时, 实现权利要求1至7中任一项所述的一种
事理图谱自动构建方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质, 其特征在于, 所述计算机可读存储介质上存储有计算机
程序, 所述计算机程序被处理器执行时, 实现权利要求1至7中任一项所述的一种事理图谱
自动构建方法中的步骤。权 利 要 求 书 2/2 页
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专利 一种事理图谱自动构建方法和系统
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