[发明专利]一种基于二阶层论的事件推演方法、装置及设备

权利要求书

1.一种基于二阶层论的事件推演方法，其特征在于，包括：

获取待分析的业务数据，所述待分析业务数据为文本语句；

基于预设置的事理图谱集提取所述业务数据中的事件表示；

将所述事件表示输入至训练后的事件推演模型得到事件推演结果；

所述事理图谱用于表示多个事件之间的逻辑关系，所述事理图谱集的构建包括：

基于二阶层论构建多个子事理图谱，多个所述子事理图谱中以事件为关键点；

基于多个所述子事理图谱中对应的关键点融合所述子事理图谱得到事理图谱；

基于二阶层论构建多个子事理图谱包括以下方法：

基于二阶层论对基础文本语句进行批量标注，得到实体文本和事件文本；

对标注后的每一实体所对应的所述文本语句进行事件知识抽取，得到所述文本语句的事件链条，所述事件链条为每一所述实体对应的事件集合；

对所述事件链条进行事件关系抽取，获取所述事件链条中的谓语以及其他参与者的语法依存关系；

基于所述事件链条定义有向联通图中的点和边，构建所述子事理图谱。

2.根据权利要求1所述的基于二阶层论的事件推演方法，其特征在于，所述事理图谱中每个点表示事件，每个点间的有向边表示能够从一事件演化至另一事件，边的权重表示事件之间的演化强度。

3.根据权利要求1所述的基于二阶层论的事件推演方法，其特征在于，基于多个所述子事理图谱中对应的关键点融合所述子事理图谱得到事理图谱；包括：将多个所述子事理图谱中的相似事件进行关联，得到关联事理图谱，无相似事件的子事理图谱进行单独表示。

4.根据权利要求2所述的基于二阶层论的事件推演方法，其特征在于，基于预设置的事理图谱集提取所述业务数据中的事件表示，包括：基于所述事理图谱提取所述业务数据中对应的事件集合，所述事件集合包括谓语以及与所述谓语对应的其他参与者的语法依存关系；获取所述事件集合中的谓语以及其他参与者所对应的词向量，并得到整体的事件表示。

5.根据权利要求4所述的基于二阶层论的事件推演方法，其特征在于，所述事件推演模型的训练方法，包括：基于多个所述子事理图谱对初始模型进行训练，所述初始模型的结构为神经网络结构；基于多个所述子事理图谱对所述初始模型进行训练包括：将多个所述子事理图谱依次输入至所述初始模型进行训练。

6.根据权利要求5所述的基于二阶层论的事件推演方法，其特征在于，所述神经网络结构包括表示层，处理层和相似度计算层；所述表示层用于将输入的事件转成向量表示，所述处理层用于更新事件表示，所述相似度计算层用于确定更新事件与预设参考事件的相似度。

7.根据权利要求6所述的基于二阶层论的事件推演方法，其特征在于，将多个所述子事理图谱依次输入至所述初始模型进行训练，包括：

获取所述子事理图谱中的第一矩阵和第二矩阵，所述第一矩阵用于包括所述子事理图谱中的初始上下文事件向量和候选事件向量，所述第二矩阵包括与所述子事理图谱的邻接矩阵；

将所述第一矩阵和所述第二矩阵输入至所述初始模型中，得到更新后的事件表示，所述更新后的事件表示包括更新后的上下文事件向量和更新后的候选事件向量；

获取更新后的上下文事件向量和更新后的候选事件向量的隐藏状态，并基于隐藏状态构建对应的事件对；

基于事件对与预设的参考事件对进行比较，得到相似度；

基于所述相似度调整所述初始模型的权重值。

8.一种基于二阶层论的事件推演装置，其特征在于，包括：

业务数据获取模块，用于获取待分析的业务数据，所述待分析业务数据为文本语句；

事件表示获取模块，用于基于预设置的事理图谱集提取所述业务数据中的事件表示；

推演结果获取模块，用于将所述事件表示输入至训练后的事件推演模型得到事件推演结果；

所述事件表示获取模块包括事理图谱集构建子单元，所述事理图谱集构建子单元基于二阶层理论构建多个子事理图谱。