[发明专利]一种知识对齐方法、系统、电子设备及介质在审
申请号: | 202110838950.1 | 申请日: | 2021-07-23 |
公开(公告)号: | CN113486127A | 公开(公告)日: | 2021-10-08 |
发明(设计)人: | 于皓;张杰;吴信东;吴明辉;陈栋;袁杰;李犇;罗华刚;邓礼志;王展 | 申请(专利权)人: | 上海明略人工智能(集团)有限公司 |
主分类号: | G06F16/28 | 分类号: | G06F16/28;G06F16/215 |
代理公司: | 青岛清泰联信知识产权代理有限公司 37256 | 代理人: | 李红岩 |
地址: | 200030 上海市徐汇区*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 知识 对齐 方法 系统 电子设备 介质 | ||
1.一种知识对齐方法,其特征在于,包括:
领域业务知识构建步骤:构建领域并构建所述领域的领域业务知识后,根据所述领域业务知识对领域语料进行知识标注,获取标注语料数据;
领域知识抽取模型构建步骤:构建领域知识抽取模型并通过所述领域知识抽取模型获取所述标注语料数据中的知识后,计算获取所述知识的置信度;
审核结果生成步骤:通过挑选获得所述知识与所述标注语料数据中不一致的badcase,并通过对所述bad case进行排序获取相关统计信息后,将所述bad case与所述统计信息传送到人机协同的系统平台,并通过所述系统平台对所述bad case进行审核获取审核结果;
知识对齐步骤:根据所述审核结果,对所述bad case进行数据处理后,获取与所述领域业务知识对齐的知识。
2.根据权利要求1所述的知识对齐方法,其特征在于,所述领域知识抽取模型构建步骤包括:
领域知识抽取模型获取步骤:通过相关算法构建所述领域知识抽取模型后,对所述领域知识抽取模型进行训练;
知识置信度获取步骤:通过训练完成的领域知识抽取模型对所述标注语料数据进行跑数获取所述标注语料数据中的所述知识后,计算获取所述知识的所述置信度。
3.根据权利要求1所述的知识对齐方法,其特征在于,所述审核结果生成步骤包括:
统计信息获取步骤:通过挑选获得所述知识与所述标注语料数据中不一致的所述badcase,并通过所述不一致性与所述置信度对所述bad case进行排序,获取所述相关统计信息;
审核结果获取步骤:建立人机协同的所述系统平台后,将所述bad case与所述统计信息传送到所述系统平台后,通过所述系统平台对所述bad case进行审核,获取所述审核结果。
4.根据权利要求1所述的知识对齐方法,其特征在于,所述知识对齐步骤包括,根据所述审核结果,对所述bad case进行数据处理后,进行迭代操作,获取与所述领域业务知识对齐的所述知识。
5.一种知识对齐系统,其特征在于,适用于上述权利要求1至4中任一项所述的知识对齐方法,所述知识对齐系统包括:
领域业务知识构建单元:构建领域并构建所述领域的领域业务知识后,根据所述领域业务知识对领域语料进行知识标注,获取标注语料数据;
领域知识抽取模型构建单元:构建领域知识抽取模型并通过所述领域知识抽取模型获取所述标注语料数据中的知识后,计算获取所述知识的置信度;
审核结果生成单元:通过挑选获得所述知识与所述标注语料数据中不一致的badcase,并通过对所述bad case进行排序获取相关统计信息后,将所述bad case与所述统计信息传送到人机协同的系统平台,并通过所述系统平台对所述bad case进行审核获取审核结果;
知识对齐单元:根据所述审核结果,对所述bad case进行数据处理后,获取与所述领域业务知识对齐的知识。
6.根据权利要求5所述的知识对齐系统,其特征在于,所述领域知识抽取模型构建单元包括:
领域知识抽取模型获取模块:通过相关算法构建所述领域知识抽取模型后,对所述领域知识抽取模型进行训练;
知识置信度获取模块:通过训练完成的领域知识抽取模型对所述标注语料数据进行跑数获取所述标注语料数据中的所述知识后,计算获取所述知识的所述置信度。
7.根据权利要求6所述的知识对齐系统,其特征在于,所述审核结果生成单元包括:
统计信息获取模块:通过挑选获得所述知识与所述标注语料数据中不一致的所述badcase,并通过所述不一致性与所述置信度对所述bad case进行排序,获取所述相关统计信息;
审核结果获取模块:建立人机协同的所述系统平台后,将所述bad case与所述统计信息传送到所述系统平台后,通过所述系统平台对所述bad case进行审核,获取所述审核结果。
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