[发明专利]文献知识脉络生成方法、装置及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能，揭露一种文献知识脉络生成方法，包括：对待检测文献进行标签分类，并获取与待检测文献对应的类别标签集；获取查询信息，并基于查询信息获取待检测文献中与查询信息对应的目标文献范围；同时，对目标文献范围内的目标文献进行实体抽取，以获取目标文献中所有的标准实体指称；基于标准实体指称及类别标签集，获取与目标文献对应的类别标签和标准实体指称集；基于类别标签和标准实体指称集，形成与查询信息对应的文献知识脉络。本发明可以完成对相关文献的知识脉络梳理，进而可据此及用户预期为用户推荐相应的内容，以供导览。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种文献知识脉络生成的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，针对高校人员开发的自助式科研信息服务平台，为研究人员提供了基于文献的信息挖掘与分析服务。利用该服务，研究人员可以深入全面了解关注课题的研究现状，完成特定领域的专家与研究机构的研究数据提取，掌握学科最新动态与基金研究热点。例如，Aminer是由清华大学自主研发，利用数据挖掘和社会网络分析与挖掘技术，提供研究者语义信息抽取、话题发现和趋势分析等功能，为研究者提供全面的领域知识、针对性的研究话题和合作者信息。

但是，现有的科研信息服务平台大多只支持中文文献分析解读，对Pubmed文献收录不足，普遍侧重于计算机领域，同时对于文献研究热点的挖掘不深。总体而言，国内现有产品除了在学术挖掘和学者搜索有不同程度的功能缺失外，更为显著且共性的问题是，并非只针对医疗领域的文献，导致垂直度不足，不可避免的会对医疗领域的挖掘和研究缺乏专业性。

发明内容

本发明提供一种文献知识脉络生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于提供针对医学等专业文献知识脉络生成的可靠方案。

为实现上述目的，本发明提供的一种文献知识脉络生成方法，包括：

对待检测文献进行标签分类，并获取与所述待检测文献对应的类别标签集；

获取查询信息，并基于查询信息及所述类别标签集，获取所述待检测文献中与所述查询信息对应的目标文献范围；

对所述目标文献范围内的目标文献进行实体抽取，以获取所述目标文献中所有的标准实体指称；

基于所述标准实体指称及所述类别标签集，获取与所述目标文献对应的类别标签和标准实体指称集；

基于所述类别标签和所述标准实体指称集，形成与所述查询信息对应的文献知识脉络。

可选地，所述获取所述目标文献中所有的标准实体指称的步骤包括：

基于预训练的实体识别模型获取与所述目标文献对应的所有实体指称；

基于实体链接技术将所述实体指称链接到标准图谱上，获取与所述实体指称对应的标准实体指称。

可选地，所述获取与所述实体指称对应的标准实体指称的步骤包括：

基于所述实体指称，获取与所述实体指称对应的同义信息项，并基于所述实体指称及所述同义信息项，确定指称项集合；

基于所述指称项集合，在预设知识库中查找与所述指称项集合对应的候选实体项集合；

分别提取所述指称项集合和所述候选实体项集合的降维特征；

对所述指称项集合和所述候选实体项集合的降维特征进行相似度计算，并根据所述相似度计算得到的分值对所述候选实体项集合中的所有实体进行排序；

基于所述排序的结果确定与所述实体指称对应的实体集合，所述实体集合中的实体作为所述标准实体指称。

可选地，所述分别提取所述指称项集合和所述候选实体项集合的降维特征包括：