[发明专利]事件图谱管理方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种事件图谱管理方法，其特征在于，所述方法包括：

创建指定业务场景对应的语义与事件之间的待填充的第一语义-事件要素表，所述第一语义-事件要素表包括热点事件的各个要素信息；

确定目标事件对应的a个数据源，a为正整数；

对所述a个数据源中的数据进行信息提取，得到b个要素，b为正整数；

对所述b个要素进行分类，得到c类要素集，c为正整数；

根据所述c类要素集填充所述第一语义-事件要素表，得到第二语义-事件要素表；

根据所述第二语义-事件要素表生成所述目标事件对应的目标事件图谱，将所述目标事件图谱存入图数据库。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述目标事件图谱的节点信息以及边信息构造第一独热向量；

采用指定神经网络模型将所述目标事件的d个要素信息嵌入所述第一独热向量，得到所述目标事件图谱的第一细粒度节点特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述目标事件图谱的全局特征构造向量，得到第一向量；

根据所述第一向量和所述目标事件图谱的节点信息确定所述目标事件图谱的粗粒度全局特征；

将所述目标事件图谱的节点信息、粗粒度全局特征以及所述目标事件图谱的标识信息存储到所述图数据库。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定参考事件图谱与所述目标事件图谱之间的图与图之间的第一相似度，所述参考事件图谱为所述图数据库中不同于所述参考事件图谱的另一个事件图谱，所述参考事件图谱为参考事件的事件图谱；

确定所述参考事件图谱与所述目标事件图谱之间的要素与要素之间的第二相似度；

根据所述第一相似度和所述第二相似度确定所述参考事件图谱与所述目标事件之间的目标相似度；

根据所述目标相似度确定所述目标事件与所述参考事件之间的目标关联度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一相似度对应第二向量，所述第二相似度对应第三向量；

所述根据所述第一相似度和所述第二相似度确定所述参考事件图谱与所述目标事件之间的目标相似度，包括：

将所述第二向量和所述第三向量进行拼接，得到第四向量；

将所述第四向量输入到多层全连接神经网络，得到所述目标相似度，所述多层全连接神经网络的损失函数包括均方误差损失函数。

6.一种事件图谱管理装置，其特征在于，所述装置包括：创建单元、确定单元、提取单元、分类单元、填充单元和生成单元，其中，

所述创建单元，用于创建指定业务场景对应的语义与事件之间的待填充的第一语义-事件要素表，所述第一语义-事件要素表包括热点事件的各个要素信息；

所述确定单元，用于确定目标事件对应的a个数据源，a为正整数；

所述提取单元，用于对所述a个数据源中的数据进行信息提取，得到b个要素，b为正整数；

所述分类单元，用于对所述b个要素进行分类，得到c类要素集，c为正整数；

所述填充单元，用于根据所述c类要素集填充所述第一语义-事件要素表，得到第二语义-事件要素表；

所述生成单元，用于根据所述第二语义-事件要素表生成所述目标事件对应的目标事件图谱，将所述目标事件图谱存入图数据库。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还具体用于：

根据所述目标事件图谱的节点信息以及边信息构造第一独热向量；

采用指定神经网络模型将所述目标事件的d个要素信息嵌入所述第一独热向量，得到所述目标事件图谱的第一细粒度节点特征。