[发明专利]信息提取方法、装置、计算机设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种信息提取方法，其特征在于，包括：

获取待处理文本，对所述待处理文本进行解析，获得待处理数据；

将所述待处理数据与预设数据库中的关键词进行匹配，将匹配得到的与所述待处理文本对应的关键词作为待提取信息点，其中，所述数据库中预存有多个关键词；

基于所述待提取信息点、采用预训练好的信息提取模型对所述待处理数据进行关键信息提取，获得目标信息。

2.根据权利要求1所述的信息提取方法，其特征在于，对所述待处理文本进行解析，获得待处理数据，还包括：

对所述待处理文本进行归一化处理，获得第一处理文本；

根据所述待处理文本的类型匹配对应的解析规则，采用所述解析规则对所述第一处理文本进行处理，获得待处理数据。

3.根据权利要求1所述的信息提取方法，其特征在于，在所述基于所述待提取信息点、采用预训练好的信息提取模型对所述待处理数据进行关键信息提取前，所述方法还包括：：

获取训练样本，所述训练样本包括待提取信息的训练数据集合、待提取样本信息点以及样本提取信息；

将所述待提取样本信息与各个训练数据进行拼接，获得各个训练数据对应的第一样本数据；

对各个所述第一样本数据进行编码，并采用第一神经网络对所述编码后的第一样本数据进行分类处理，获得第一样本数据的分类结果，并基于所述分类结果获得包含样本提取信息的第二样本数据；

采用待提取样本信息点以及样本数据拼接后编码获得处理向量；

基于所述处理向量采用分类器确定所述待提取样本信息点对应的目标样本数据；

根据所述样本提取信息对所述第一样本数据进行标记获得样本比对数据；在将所述样本比对数据与所述分类结果进行比对，以及采用所述目标样本数据与所述样本提取信息进行比对后，调整模型参数，直至训练完成，获得预训练好的信息提取模型。

4.根据权利要求1所述的信息提取方法，其特征在于，基于所述待提取信息点、采用预训练好的信息提取模型对所述待处理数据进行关键信息提取，获得目标信息，包括：

基于所述待提取信息点对目标关键信息进行定位，获得包含所述目标关键信息的第二处理数据；

对所述第二处理数据进行信息提取，获得与所述待提取信息点对应的目标关键信息；

将所述目标关键信息与所述第二处理数据拼接，获得目标信息。

5.根据权利要求4所述的信息提取方法，其特征在于，基于所述待提取信息点对目标关键信息进行定位，获得包含所述目标关键信息的第二处理数据，包括：

将所述待提取信息点与所述待处理数据进行拼接后编码，获得第三处理数据；

采用第一神经网络对所述第三处理数据进行处理，获得包含所述目标关键信息的第二处理数据。

6.根据权利要求4所述的信息提取方法，其特征在于，对所述第二处理数据进行信息提取，获得与所述待提取信息点对应的目标关键信息，包括：

将所述待提取信息点和与所述第二处理数据进行拼接后编码，获得第四处理数据；

采用分类器基于所述第四处理数据预测所述目标关键信息的序列索引，基于所述序列索引获得与所述待提取信息点对应的目标关键信息。

7.根据权利要求1所述的信息提取方法，其特征在于，在基于所述待提取信息点、采用预训练好的信息提取模型对所述待处理数据进行关键信息提取，获得目标信息后，所述方法还包括：

提供一预设同义词库，所述同义词库包含多个与所述数据库中各个关键词关联的同义词；

当所述目标信息中的目标关键信息为空；

从所述同义词库中获取与所述待提取信息点关联的同义词作为候选信息点；

采用所述候选信息点替换所述待提取信息点获得新的待提取信息点；

基于所述新的待提取信息点采用信息提取模型对所述待处理数据进行关键信息提取，获得目标信息。