[发明专利]数据的处理方法和装置

权利要求书

1.一种数据的处理方法，其特征在于，包括：

获取事件信息，其中，所述事件信息包括：起因事件信息和结果事件信息；

根据所述事件信息确定与所述事件信息对应的事件向量，其中，所述事件向量中包括：起因事件向量和结果事件向量；

根据所述事件向量，基于事件概率预测模型，确定所述结果事件信息所表示的结果事件对应的事件趋势，其中，所述事件概率预测模型通过样本数据训练得到，所述样本数据包括：样本事件向量和所述样本事件向量对应的事件趋势。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述事件信息确定与所述事件信息对应的事件向量，包括：

获取所述事件信息中，用于表示所述起因事件信息的第一词语和用于表示所述结果事件信息的第二词语；

基于所述第一词语和所述第二词语构成事件词语对；

对所述事件词语对进行向量化处理，得到所述事件向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述事件概率预测模型，其中，获取所述事件概率预测模型，包括：

获取所述样本数据；

基于所述样本数据对初始模型进行训练，得到所述事件概率预测模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取所述样本数据，包括：

获取样本文本；

从所述样本文本中抽取具有指定关系的目标句式，其中，所述指定关系包括：因果关系和/或顺承关系，所述目标句式包括：用于表示起因事件信息的第三词语、用于表示结果事件信息的第四词语和所述结果事件信息对应的事件趋势；

将所述第三词语和所述第四词语构成样本词语对，并根据所述结果事件的事件趋势确定所述样本词语对所对应的取值；

对所述样本词语对进行向量化处理，得到样本事件向量；

基于所述样本事件向量和所述样本词语对所对应的取值，构成所述样本数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，获取所述样本数据的步骤还包括：

获取每两个目标句式之间的相似度；

将相似度高于预设值的两个目标句式合并为一个句式。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，获取每两个目标句式之间的相似度，包括：

将所述两个目标句式进行分析，得到分词结果，其中，所述分词结果中包括多个用于构成所述目标句式的词语；

确定每个词语在所述两个目标词语中出现的次数；

根据所述次数确定所述两个目标句式对应的词频向量；

确定所述两个目标句式对应的词频向量的相似度为所述两个目标句式之间的相似度。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

在对所述样本词语对进行向量化处理，得到样本事件向量之前，所述方法还包括：根据所述样本词语对生成事理图谱；

基于所述样本数据对初始模型进行训练，得到所述事件概率预测模型，包括：基于所述样本数据对初始的图神经网络进行训练，得到所述事件概率预测模型。

8.一种数据的处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取事件信息，其中，所述事件信息包括：起因事件信息和结果事件信息；

第一确定模块，用于根据所述事件信息确定与所述事件信息对应的事件向量，其中，所述事件向量中包括：起因事件向量和结果事件向量；

第二确定模块，用于根据所述事件向量，基于事件概率预测模型，确定所述结果事件信息所表示的结果事件对应的事件趋势，其中，所述事件概率预测模型通过样本数据训练得到，所述样本数据包括：样本事件向量和所述样本事件向量对应的事件趋势。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的数据的处理方法。

10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任意一项所述的数据的处理方法。