[发明专利]一种基于NLP算法的关系分析方法

权利要求书

1.一种基于NLP算法的关系分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、建立标准库；

S2、建立人员库、事件库，分配唯一标识；

S3、通过NLP算法从半结构化数据中提取对应的要素；

S4、通过NLP算法从半结构化数据的上下文中提取要素关联关系；

S5、对标准要素进行清洗转换，将清洗转换后的标准要素与步骤S1中的标准库进行匹配；

S6、对关联标准要素的人员情况及多人共事件情况进行聚类，对相似的人员要素进行合并；

S7、基于步骤S2中已分配唯一标识的人员库，对要素关联关系中的人员实体更新为唯一标识，实现人员关系库的更新。

2.根据权利要求1所述的一种基于NLP算法的关系分析方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：

S31、将半结构化数据中的文本数据推送给NLP算法程序；

S32、通过NLP算法程序对半结构化数据中的文本数据进行要素提取，NLP算法程序返回文本中包含有要素信息；

S33、将返回文本中包含的要素信息保存到要素库；

S34、重复步骤S31-S33，直至遍历所有新增的半结构化数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于NLP算法的关系分析方法，其特征在于，所述步骤S5中，在将清洗转换后的标准要素与步骤S1中的标准库进行匹配时，查询同名的要素，将同名的要素根据历史关系匹配到标准要素；对未查询到同名要素的情况，根据名称的相似度，匹配最接近的要素。

4.根据权利要求1所述的一种基于NLP算法的关系分析方法，其特征在于，所述步骤S6包括以下步骤：

S61、如果聚类中的人员包含人员库成员，则此聚类中的人员分配该人员库成员的唯一标识；

S62、重复步骤S61，直至所有聚类中不存在同时包含有唯一标识和无唯一标识的人员的聚类；

S63、对无标识的聚类中的人员，每个聚类分配一个唯一标识，并将人员信息新增到人员库。