[发明专利]一种大规模并行政策数据知识抽取方法及系统在审

专利信息
申请号: 202011354524.2 申请日: 2020-11-27
公开(公告)号: CN112395860A 公开(公告)日: 2021-02-23
发明(设计)人: 李钊;卢凤;陈通;王瑞霜;胡传会;魏静 申请(专利权)人: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心);山东亿云信息技术有限公司
主分类号: G06F40/211 分类号: G06F40/211;G06F40/284;G06F16/36;G06N5/02
代理公司: 济南诚智商标专利事务所有限公司 37105 代理人: 朱晓熹
地址: 250015 山*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 大规模 并行 政策 数据 知识 抽取 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种大规模并行政策数据知识抽取方法,其特征在于,所述方法包括以下操作:

采集政策信息数据,对政策信息数据进行正文内容解析,生成政策正文数据列表;

对政策正文数据列表进行倒序遍历,根据当前列表元素与下一列表元素的内容,判断是否为发布日期,进行发布日期知识抽取;

对发布日期后的列表元素,根据列表元素是否含有发文机构关键词作为结尾,进行发文机构知识抽取;

根据截止日期规则对政策正文数据列表进行截止日期知识抽取;

对政策标题通过依存句法分析模型进行分析,根据得到的依存句法分析结果进行政策事件知识抽取。

2.根据权利要求1所述的一种大规模并行政策数据知识抽取方法,其特征在于,所述当前列表元素为日期且下一列表元素含有发文机构关键词作为结尾,则当前列表元素为发布日期。

3.根据权利要求1所述的一种大规模并行政策数据知识抽取方法,其特征在于,所述根据得到的依存句法分析结果进行政策事件知识抽取具体为:

根据得到的依存句法分析结果,获取标题中的谓词及其索引,判断谓词索引的位置,如果谓词索引位置大于等于句子长度的1/4,则对标题句子进行处理,否则不处理;对获取的标题句子进行分析,获取谓词、主语、谓词修饰语以及宾语,并根据分析结果抽取事件:

如果宾语的长度大于4,则事件为宾语;否则如果谓词修饰语与宾语拼接后的长度大于4,则事件为谓词修饰语与宾语拼接后的结果;否则如果主语的长度大于4,则事件为主语;如果均不符合,则将事件赋值为标题句子。

4.根据权利要求1所述的一种大规模并行政策数据知识抽取方法,其特征在于,所述依存句法分析模型为预加载。

5.一种大规模并行政策数据知识抽取系统,其特征在于,所述系统包括:

政策信息采集模块,用于采集政策信息数据,对政策信息数据进行正文内容解析,生成政策正文数据列表;

发布日期抽取模块,用于对政策正文数据列表进行倒序遍历,根据当前列表元素与下一列表元素的内容,判断是否为发布日期,进行发布日期知识抽取;

发文机构抽取模块,用于对发布日期后的列表元素,根据列表元素是否含有发文机构关键词作为结尾,进行发文机构知识抽取;

截止日期抽取模块,用于根据截止日期规则对政策正文数据列表进行截止日期知识抽取;

政策事件抽取模块,用于对政策标题通过依存句法分析模型进行分析,根据得到的依存句法分析结果进行政策事件知识抽取。

6.根据权利要求5所述的一种大规模并行政策数据知识抽取系统,其特征在于,所述当前列表元素为日期且下一列表元素含有发文机构关键词作为结尾,则当前列表元素为发布日期。

7.根据权利要求5所述的一种大规模并行政策数据知识抽取系统,其特征在于,所述截止日期规则为含有表示截止日期关键词的日期正则表达式。

8.根据权利要求5所述的一种大规模并行政策数据知识抽取系统,其特征在于,所述依存句法分析模型为预加载。

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