[发明专利]信息处理方法、存储介质和电子设备

权利要求书

1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：

获取待监测作物的第一知识和第二知识，其中，所述第一知识是与所述待监测作物关联的客观知识，所述第二知识是与所述待监测作物关联的主观知识；

确定所述待监测作物对应的知识图谱的结构模式；

按照所述结构模式对所述第一知识与所述第二知识进行知识抽取，构建所述知识图谱；

基于所述知识图谱提供所述待监测作物关联的目标服务功能。

2.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，按照所述结构模式对所述第一知识与所述第二知识进行知识抽取，构建所述知识图谱包括：

基于所述结构模式，对所述第一知识与所述第二知识进行知识抽取，得到待融合实体、待融合关系和待融合属性，其中，所述结构模式用于确定所述知识图谱所包含的实体类别以及实体之间所具有的关系；

对所述待融合实体、所述待融合关系和所述待融合属性进行知识融合，得到融合结果；

对所述融合结果进行存储，得到所述知识图谱。

3.根据权利要求2所述的信息处理方法，其特征在于，对所述第一知识与所述第二知识进行知识抽取，得到所述待融合实体、所述待融合关系和所述待融合属性包括：

利用知识抽取模型对所述第一知识与所述第二知识进行知识抽取，得到所述待融合实体、所述待融合关系和所述待融合属性，其中，所述知识抽取模型使用训练数据集通过机器学习训练得到，所述训练数据集由所述第一知识与所述第二知识确定。

4.根据权利要求3所述的信息处理方法，其特征在于，所述信息处理方法还包括：

从所述第一知识与所述第二知识中抽取样本标注数据；

基于跨领域数据、所述样本标注数据和预设模板，得到所述训练数据集，其中，所述跨领域数据为所述待监测作物对应的应用领域之外其余领域内的知识图谱标注数据，所述预设模板用于填充所述样本标注数据和所述跨领域数据；

对所述样本标注数据对应的初始标签集进行细化，得到目标标签集；

采用所述训练数据集与所述目标标签集对自然语言预训练模型进行训练，得到所述知识抽取模型。

5.根据权利要求4所述的信息处理方法，其特征在于，采用所述训练数据集与所述目标标签集对所述自然语言预训练模型进行训练，得到所述知识抽取模型包括：

利用所述训练数据集确定知识抽取任务；

将所述知识抽取任务转化为所述自然语言预训练模型的预训练任务；

采用所述预训练任务与所述目标标签集对自然语言预训练模型进行训练，得到所述知识抽取模型。

6.根据权利要求4所述的信息处理方法，其特征在于，对所述样本标注数据对应的所述初始标签集进行细化，得到所述目标标签集包括：

对所述初始标签集进行分解，得到中间标签集，其中，所述初始标签集为所述知识图谱对应的标签集，所述中间标签集为所述知识抽取模型对应的标签集；

利用所述知识抽取模型对所述中间标签集进行知识抽取，得到抽取结果；

对所述抽取结果进行合并，得到所述目标标签集。

7.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，通过终端设备提供一图形用户界面，所述图形用户界面所显示的内容至少部分地包含一知识图谱服务场景，所述信息处理方法还包括：

在所述图形用户界面内展示多种类型候选作物以及所述多种类型候选作物中每种类型候选作物对应的多个候选服务功能；

响应作用于所述图形用户界面的第一触控操作，从所述多种类型候选作物中确定所述待监测作物；

响应作用于所述图形用户界面的第二触控操作，从所述多个候选服务功能中为所述待监测作物确定所述目标服务功能；

响应作用于所述图形用户界面的第三触控操作，在所述图形用户界面内展示所述目标服务功能对应的服务信息。

8.根据权利要求7所述的信息处理方法，其特征在于，所述信息处理方法还包括：

获取所述服务信息对应的操作反馈结果；

响应作用于所述服务信息的编辑操作，基于所述操作反馈结果优化所述服务信息。