[发明专利]数据监控方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种数据监控方法，其特征在于，所述数据监控方法包括：

获取源数据，对所述源数据进行筛选，得到第一监控数据；

对所述第一监控数据中的语句进行抽取，得到目标语句；

对所述目标语句中的信息进行抽取，得到目标信息；

对所述目标信息进行分析统计，生成对应的数据监控结果。

2.如权利要求1所述的数据监控方法，其特征在于，所述对所述第一监控数据中的语句进行抽取，得到目标语句的步骤包括：

对所述第一监控数据进行分句处理，得到分句语句；

对所述分句语句进行分词处理和词性标注，并根据分词处理结果和词性标注结果删除词性为预设词性的分词，得到所述分句语句对应的分词列表；

基于所述分词列表计算得到所述分句语句的第一句向量，将所述第一句向量输入至第一预设分类模型，得到第一分类结果；

根据所述第一分类结果对所述分句语句进行抽取，得到目标语句。

3.如权利要求2所述的数据监控方法，其特征在于，所述基于所述分词列表计算得到所述分句语句的第一句向量的步骤包括：

通过预设长度的窗口依次圈选所述分词列表中的分词，得到对应的词组列表；

获取所述词组列表的各词组中各分词的第一词向量，并根据所述第一词向量和预设公式计算得到所述词组列表中各词组的词组向量；

按向量维度对所述词组向量进行加和处理，得到分句语句的第一句向量。

4.如权利要求2所述的数据监控方法，其特征在于，所述对所述第一监控数据进行分句处理，得到分句语句的步骤之前，还包括：

对所述第一监控数据进行预处理，得到第二监控数据；

所述对所述第一监控数据进行分句处理，得到分句语句的步骤包括：

对所述第二监控数据进行分句处理，得到分句语句。

5.如权利要求1所述的数据监控方法，其特征在于，所述目标信息包括第一目标信息和第二目标信息，所述对所述目标语句中的信息进行抽取，得到目标信息的步骤包括：

将所述目标语句输入至预设信息分类模型，得到信息分类结果；

根据所述信息分类结果和预设分类标注词，得到所述第一目标信息；

计算所述目标语句的第二句向量，将所述第二句向量输入第二预设分类模型，得到第二分类结果；

根据所述第二分类结果得到所述第二目标信息。

6.如权利要求5所述的数据监控方法，其特征在于，所述将所述目标语句输入至预设信息分类模型，得到信息分类结果的步骤之前，还包括：

获取训练样本，其中，所述训练样本包括人工批注；

通过所述训练样本对预设神经网络模型进行训练，得到预设信息分类模型；

其中，所述预设神经网络模型依次包括输入层、双向LSTM层和CRF层；其中，

所述输入层，用于接收训练样本；

所述双向LTSM层，用于对输入的训练样本进行处理，输出训练样本被标记为各预设分类标注词的概率值；

所述CRF层，用于基于所述概率值输出训练样本的标注结果。

7.如权利要求1所述的数据监控方法，其特征在于，所述对所述源数据进行筛选，得到第一监控数据的步骤包括：

采用预设正则匹配式对所述源数据进行匹配，得到匹配结果；

根据所述匹配结果对所述源数据进行筛选，得到第一监控数据。