[发明专利]一种事件预测方法及装置在审
申请号: | 202211267654.1 | 申请日: | 2022-10-17 |
公开(公告)号: | CN115878810A | 公开(公告)日: | 2023-03-31 |
发明(设计)人: | 杨双涛 | 申请(专利权)人: | 联想诺谛(北京)智能科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/36 | 分类号: | G06F16/36;G06Q10/04 |
代理公司: | 北京乐知新创知识产权代理事务所(普通合伙) 11734 | 代理人: | 郑巧波 |
地址: | 100089 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 事件 预测 方法 装置 | ||
1.一种事件预测方法,所述方法包括:
获取目标事件对应的目标表示信息;
抽取所述目标表示信息中的事件信息,将所述事件信息和对应的知识图谱中的实体节点进行关联,得到关联节点;其中,所述目标表示信息至少包括两个事件信息;
确定用于连接所述关联节点的关联路径,根据所述关联路径确定所述目标事件对应的事理规则;其中,所述事理规则至少用于表征所述两个事件信息的关系。
2.根据权利要求1所述的方法,所述抽取所述目标表示信息中的事件信息,将所述事件信息和对应的知识图谱中的实体节点进行关联,得到关联节点,包括:
基于事件抽取规则和/或事件抽取模型对所述目标表示信息进行抽取,确定候选事件信息;
通过事件关联规则和/或事件关联模型对所述候选事件信息进行关联,确定关联事件信息;
确定所述关联事件信息对应的事件元素;
将所述事件元素和对应的知识图谱中的实体节点进行关联,得到关联节点。
3.根据权利要求2所述的方法,所述将所述事件元素和对应的知识图谱中的实体节点进行关联,得到关联节点,包括:
获取所述目标事件对应的知识图谱,所述知识图谱为实时知识图谱;
将所述事件元素与所述实时知识图谱的实体节点进行匹配,确定关联节点,其中,所述事件元素和所述关联节点用于确定事件知识融合图谱;
所述确定用于连接所述关联节点的关联路径,包括:
基于所述事件知识融合图谱确定用于连接所述关联节点的关联路径。
4.根据权利要求1所述的方法,所述方法还包括:
基于所述事理规则确定所述目标事件对应的目标事件结果;
其中,所述目标事件结果至少用于表征以下一种:
所述至少两个事件信息的确定关系;
所述至少两个事件信息之一与其他事件信息的确定关系。
5.根据权利要求1所述的方法,所述方法还包括:
获取待预测事件对应的关联信息;
对所述关联信息进行分析,确定与所述待预测事件对应的待预测事理规则;
基于所述待预测事理规则确定所述待预测事件对应的待预测事件结果;
其中,所述待预测事件结果用于表征所述待预测事件对应的预测结果。
6.根据权利要求1所述的方法,所述根据所述关联路径确定所述目标事件对应的事理规则,包括:
确定所述关联路径上的关联节点对应的节点类型;
确定所述关联路径上的连接边对应的关系类型;
基于所述节点类型和所述关系类型确定事理规则。
7.根据权利要求1所述的方法,所述将所述事件元素和对应的知识图谱中的实体节点进行关联,得到关联节点,包括:
若所述知识图谱存在与所述事件元素一致的实体节点,将所述对应的实体节点确定为关联节点。
8.根据权利要求1所述的方法,所述将所述事件元素和对应的知识图谱中的实体节点进行关联,得到关联节点,包括:
若所述知识图谱不存在与所述事件元素一致的实体节点,构建与所述事件元素对应的映射节点;
确定与所述事件元素对应的事件类型,基于事件类型映射至对应的节点类型;
根据所述节点类型确定候选节点,基于节点映射规则对所述候选节点进行筛选,确定链接节点;
将所述映射节点链接至所述链接节点,将所述映射节点确定为关联节点。
9.根据权利要求1所述的方法,所述确定用于连接所述关联节点的关联路径,包括:
根据所述关联节点在所述知识图谱中进行遍历,获得至少一条候选路径;
确定每一条所述候选路径的路径距离,根据目标距离对所述候选路径进行筛选,将满足目标距离的候选路径确定为所述关联路径;
其中,根据目标距离对所述候选路径进行筛选,将满足目标距离的候选路径确定为所述关联路径,包括:
根据所述路径距离对所述候选路径进行排序,将路径距离最短的候选路径确定为所述关联路径。
10.一种事件预测装置,所述装置包括:
获取模块,用于获取目标事件对应的目标表示信息;
关联模块,用于抽取所述目标表示信息中的事件信息,将所述事件信息和对应的知识图谱中的实体节点进行关联,得到关联节点;其中,所述目标表示信息至少包括两个事件信息;
确定模块,用于确定用于连接所述关联节点的关联路径,根据所述关联路径确定所述目标事件对应的事理规则;其中,所述事理规则至少用于表征所述两个事件信息的关系。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于联想诺谛(北京)智能科技有限公司,未经联想诺谛(北京)智能科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202211267654.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。