[发明专利]信息抽取方法及装置、通信消息分类方法及装置有效

专利信息
申请号: 202111190544.5 申请日: 2021-10-13
公开(公告)号: CN113627194B 公开(公告)日: 2022-02-22
发明(设计)人: 资康莉;贾耀仓;宫相坤;陈维伟 申请(专利权)人: 北京中科海芯科技有限公司
主分类号: G06F40/30 分类号: G06F40/30;G06F40/284;G06F40/166
代理公司: 北京鼎承知识产权代理有限公司 11551 代理人: 夏华栋;顾可嘉
地址: 100089 北京市海*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 信息 抽取 方法 装置 通信 消息 分类
【权利要求书】:

1.一种信息抽取方法,其特征在于,用于处理同场次多方用户的通信消息,所述方法包括:

基于每条所述通信消息的词向量表示获取相应条所述通信消息的预测信息;

基于每条所述通信消息的预测信息确定相应条所述通信消息的重要性;

基于每条所述通信消息的上下文确定相应条所述通信消息的上下文语义相关性;

基于每条所述通信消息的重要性及所述上下文语义相关性,从所述多方用户的通信消息中筛选出至少一条核心消息;

对每组所述核心消息进行标注,每组所述核心消息包括一条所述核心消息或多条具有上下文关系的核心消息;

其中,每条所述通信消息的上下文包括:按照所述通信消息的发送时序,每条所述通信消息与相邻一条通信消息;和/或,发送相应条所述通信消息的用户的其余通信消息与另一用户的通信消息;

当每条所述通信消息的上下文包括按照所述通信消息的发送时序,每条所述通信消息与相邻一条通信消息时,所述基于每条所述通信消息的上下文确定相应条所述通信消息的上下文语义相关性,包括:基于所述通信消息以及所述相邻一条通信消息的词向量表示,确定相邻两条通信消息的预测信息;基于所述相邻两条通信消息的预测信息确定相邻两条通信消息的上下文语义相关性;

当每条所述通信消息的上下文包括发送相应条所述通信消息的用户的其余通信消息与另一用户的通信消息时,所述基于每条所述通信消息的上下文确定相应条所述通信消息的上下文语义相关性,包括:基于发送相应条所述通信消息的用户的通信消息以及所述另一用户的通信消息的词向量表示确定两位用户的通信消息的预测信息;基于所述两位用户的通信消息的预测信息确定两位用户的通信消息的上下文语义相关性。

2.根据权利要求1所述的信息抽取方法,其特征在于,当每条所述通信消息的上下文包括按照所述通信消息的发送时序,每条所述通信消息与相邻一条通信消息,以及发送相应条所述通信消息的用户的其余通信消息与另一用户的通信消息时,第n条所述通信消息为核心消息的概率Pfinal满足:

Pfinal=γ*P1_n+(1-γ)*{θ*P2_n+(1-θ)*P3_n};

其中,P1_n为第一分类函数值,用于表示第n条所述通信消息的重要性,P2_n为第二分类函数值,用于表示包含第n条所述通信消息的相邻两条通信消息的上下文语义相关性,P3_n为第三分类函数值,用于表示发出第n条所述通信消息的用户的通信消息与另一用户的通信消息的上下文语义相关性,γ和θ为超参数,n为大于或等于1的整数。

3.根据权利要求2所述的信息抽取方法,其特征在于,

当Pfinal不小于第一预设阈值时,第n条所述通信消息为核心消息;当Pfinal小于所述第一预设阈值时,第n条所述通信消息为非核心消息。

4.根据权利要求1-3任一所述的信息抽取方法,其特征在于,所述对每组所述核心消息进行标注,包括:

序列化地标注每组所述核心消息的关键词,获得标注信息,所述标注信息包括事件标注实体和事件描述实体;

基于所述事件标注实体和事件描述实体,获得每组所述核心消息的事件描述结果。

5.根据权利要求4所述的信息抽取方法,其特征在于,当存在多组所述核心消息时,按照所述核心消息的发送时序,第h组所述核心消息至第M组所述核心消息含有的核心消息条数相同;

第t+1组所述核心消息含有第t组所述核心消息中的至少一条核心消息,M为所述核心消息总条数,h为大于或等于1的整数且小于或等于M,t为大于或等于1的整数且小于M;

当h为大于1的整数时,第z组所述核心消息至第h组所述核心消息含有的核心消息条数递增,z为大于或等于1的整数且小于h。

6.根据权利要求5所述的信息抽取方法,其特征在于,第M组所述核心消息含有的核心消息的数量小于或等于6。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京中科海芯科技有限公司,未经北京中科海芯科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202111190544.5/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top