[发明专利]基于自然语言的企业决策要素提取方法及其系统

权利要求书

1.基于自然语言的企业决策要素提取方法，其特征在于，所述方法包括：

获取企业公开资讯；

利用企业公开资讯建立事件与决策要素的映射关系，形成样本资讯库；

获取企业动态信息；

对所述企业动态信息进行清洗，获取分词；

判断所述分词是否与事件词库中的词同义；

若是，则根据分词在事件样本资讯库中提取决策要素；

若否，则进行动态信息转发和简单分类。

2.根据权利要求1所述的基于自然语言的企业决策要素提取方法，其特征在于，利用企业公开资讯建立事件与决策要素的映射关系，形成样本资讯库的步骤，包括以下具体步骤：

提取企业公开资讯中的实体、事件、关键词、决策要素以及事件与决策要素的映射关系；

保存所述资讯原文、摘要、实体、事件、关键字以及事件与决策要素的映射关系，形成样本资讯库。

3.根据权利要求1或2所述的基于自然语言的企业决策要素提取方法，其特征在于，获取企业公开资讯的步骤之前，还包括：

建立事件词库以及实体词库。

4.根据权利要求3所述的基于自然语言的企业决策要素提取方法，其特征在于，利用企业公开资讯建立事件与决策要素的映射关系，形成样本资讯库的步骤之后，还包括：

将事件词库中的词根据自然语义进行同义词合并；

将实体词库中的词根据自然语义进行同义词合并。

5.根据权利要求4所述的基于自然语言的企业决策要素提取方法，其特征在于，对所述企业动态信息进行清洗，获取分词的步骤，包括以下具体步骤：

对所述企业动态信息的文本内容进行分段处理以及分句处理，获取每段文本以及每句文本；

对每段文本以及每句文本进行分词处理，获取每段以及每句中的分词。

6.根据权利要求5所述的基于自然语言的企业决策要素提取方法，其特征在于，判断所述分词是否与事件词库中的词同义的步骤之后，还包括：

判断事件词库或样本资讯库是否能覆盖动态信息；

若能，则进入结束步骤；

若不能，则采用机器学习方式扩充现有的事件词库和样本资讯库。

7.基于自然语言的企业决策要素提取系统，其特征在于，包括资讯获取单元、样本资讯库形成单元、动态信息获取单元、分词获取单元、判断单元、提取决策要素单元以及简单处理单元；

所述资讯获取单元，用于获取企业公开资讯；

所述样本资讯库形成单元，用于利用企业公开资讯建立事件与决策要素的映射关系，形成样本资讯库；

所述动态信息获取单元，用于获取企业动态信息；

所述分词获取单元，用于对所述企业动态信息进行清洗，获取分词；

所述判断单元，用于判断所述分词是否与事件词库中的词同义；

所述提取决策要素单元，用于若是，则根据分词在事件样本资讯库中提取决策要素；

所述简单处理单元，用于若否，则进行动态信息转发和简单分类。

8.根据权利要求7所述的基于自然语言的企业决策要素提取系统，其特征在于，所述样本资讯库形成单元包括提取模块以及保存模块；

所述提取模块，用于提取企业公开资讯中的实体、事件、关键词、决策要素以及事件与决策要素的映射关系；

所述保存模块，用于保存所述资讯原文、摘要、实体、事件、关键字以及事件与决策要素的映射关系，形成样本资讯库。

9.根据权利要求8所述的基于自然语言的企业决策要素提取系统，其特征在于，所述系统还包括词库建立单元；

所述词库建立单元，用于建立事件词库以及实体词库。

10.根据权利要求9所述的基于自然语言的企业决策要素提取系统，其特征在于，所述系统还包括第一合并单元以及第二合并单元；

所述第一合并单元，用于将事件词库中的词根据自然语义进行同义词合并；

所述第二合并单元，用于将实体词库中的词根据自然语义进行同义词合并。