[發明專利]知識比對標注方法、裝置、電子設備及存儲介質在審
| 申請號： | 202111033485.0 | 申請日： | 2021-09-03 |
| 公開（公告）號： | CN113672707A | 公開（公告）日： | 2021-11-19 |
| 發明（設計）人： | 宗宇;李婷;丁銳 | 申請（專利權）人： | 中國銀行股份有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/33 | 分類號： | G06F16/33;G06F40/194;G06F40/30 |
| 代理公司： | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人： | 劉樂 |
| 地址： | 100818 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 知識 標注 方法 裝置 電子設備 存儲 介質 | ||
1.一種知識比對標注方法，其特征在于，所述方法包括：
確定知識庫中待比對的知識；
通過關鍵詞提取生成所述知識對應的關鍵詞序列，所述關鍵詞序列由多個權重最高的關鍵詞組成，所述權重表征相應關鍵詞在所述知識中的重要程度；
針對所述知識中的第一知識和第二知識，通過比對兩者關鍵詞序列中的關鍵詞進行不同粒度的標注。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過關鍵詞提取生成所述知識對應的關鍵詞序列，包括：
基于自然語言處理技術對所述知識進行關鍵詞提取，確定所述知識對應的第一關鍵詞權重集合，所述關鍵詞權重集合由不同關鍵詞、及其權重組成；
基于三元組抽取技術對所述知識進行關鍵詞提取，確定所述知識對應的第二關鍵詞權重集合；
將所述知識對應的第一關鍵詞權重集合和第二關鍵詞權重集合輸入至關鍵詞提取模型中，所述關鍵詞提取模型是以樣本知識對應的第一關鍵詞權重集合和第二關鍵詞權重集合作為輸入，以對所述樣本知識的關鍵詞權重集合的預測結果趨近于其標注結果為目標，對基礎網絡模型訓練得到的；
獲取所述關鍵詞提取模型預測輸出的所述知識對應的第三關鍵詞權重集合；
根據所述第三關鍵詞權重集合中各關鍵詞的權重，確定所述知識對應的關鍵詞序列。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過比對兩者關鍵詞序列中的關鍵詞進行不同粒度的標注，包括：
根據所述第一知識和所述第二知識各自所對應關鍵詞序列中的關鍵詞，計算所述第一知識和所述第二知識間的關鍵詞相似度；
在所述關鍵詞相似度小于對應閾值的情況下，分別對所述第一知識和所述第二知識中相同/不同的關鍵詞進行標注；
在所述關鍵詞相似度不小于對應閾值的情況下，基于三元組抽取技術分別處理所述第一知識和所述第二知識，以獲得所述第一知識和所述第二知識各自對應的無向圖；
通過比對無向圖的節點和邊，分別對所述第一知識和所述第二知識中非重疊的節點/邊所對應的關鍵詞進行標注。
4.根據權利要求1～3任意一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
以懸浮框的形式輸出所述第一知識和所述第二知識的標注結果。
5.一種知識比對標注裝置，其特征在于，所述裝置包括：
知識確定模塊，用于確定知識庫中待比對的知識；
序列生成模塊，用于通過關鍵詞提取生成所述知識對應的關鍵詞序列，所述關鍵詞序列由多個權重最高的關鍵詞組成，所述權重表征相應關鍵詞在所述知識中的重要程度；
粒度標注模塊，用于針對所述知識中的第一知識和第二知識，通過比對兩者關鍵詞序列中的關鍵詞進行不同粒度的標注。
6.根據權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述序列生成模塊，具體用于：
基于自然語言處理技術對所述知識進行關鍵詞提取，確定所述知識對應的第一關鍵詞權重集合，所述關鍵詞權重集合由不同關鍵詞、及其權重組成；基于三元組抽取技術對所述知識進行關鍵詞提取，確定所述知識對應的第二關鍵詞權重集合；將所述知識對應的第一關鍵詞權重集合和第二關鍵詞權重集合輸入至關鍵詞提取模型中，所述關鍵詞提取模型是以樣本知識對應的第一關鍵詞權重集合和第二關鍵詞權重集合作為輸入，以對所述樣本知識的關鍵詞權重集合的預測結果趨近于其標注結果為目標，對基礎網絡模型訓練得到的；獲取所述關鍵詞提取模型預測輸出的所述知識對應的第三關鍵詞權重集合；根據所述第三關鍵詞權重集合中各關鍵詞的權重，確定所述知識對應的關鍵詞序列。
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