[發明專利]事件關系的生成方法、事件關系規則的生成方法和裝置

在審

• 申請號: 202010616901.9
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111967601A
• 公開（公告）日: 2020-11-20
• 發明（設計）人: 鐘尚儒;陳玉光;彭衛華
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06N5/02
• 分類號: G06N5/02;G06F16/36
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 蔡夢媚

本申請公開了事件關系的生成方法、事件關系規則的生成方法和裝置，涉及知識圖譜、自然語言處理和深度學習技術領域。具體實現方案為：獲取事件對，其中，事件對包括第一事件語句和第二事件語句，從第一事件句之中提取第一特征組，并從第二事件句之中提取第二特征組，根據第一特征組和第二特征組生成第一特征組和第二特征組之間的規則，判斷第一特征組和第二特征組之間的規則是否與預設規則庫之中的目標預設規則相同，以及如果相同，則將目標預設規則對應的事件關系作為事件對的事件關系。本申請中基于預先學習到的預設規則確定事件關系，提高事件關系歸納的覆蓋能力，改善了泛化效果。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，主要涉及自然語言處理、知識圖譜和深度學習技術領域，具體涉及事件關系的生成方法、事件關系規則的生成方法和裝置。

背景技術

事件是在特定的時空下，由一個或多個角色(事件主體)參與，并圍繞某個主題開展的一系列活動。事件和事件之間存在關系，例如，因果關系。事件之間的因果關系，能從邏輯或相關性上刻畫事件的演變規律。事件之間的因果關系可以歸納出事理演變規律，基于事理演變規律可以進行相關推理，這可以在金融、風控等預測場景發揮重要的應用價值。

因此，如何提高事件關系確定的泛化性，是亟待解決的技術問題。

發明內容

公開提供了一種用于事件關系的生成方法、事件關系規則的生成方法和裝置，本申請中通過對事件對進行特征抽取，基于預先學習到的預設規則確定事件關系，提高事件關系歸納的覆蓋能力，改善泛化效果。

根據本公開的一方面，提供了一種事件關系的生成方法，包括：

獲取事件對，其中，所述事件對包括第一事件語句和第二事件語句；

從所述第一事件句之中提取第一特征組，并從所述第二事件句之中提取第二特征組；

根據所述第一特征組和所述第二特征組生成所述第一特征組和所述第二特征組之間的規則；

判斷所述第一特征組和所述第二特征組之間的規則是否與預設規則庫之中的目標預設規則相同；以及

如果相同，則將所述目標預設規則對應的事件關系作為所述事件對的事件關系。

根據本公開的另一方面，提供了一種事件關系規則的生成方法，包括：

S1、獲取待劃分樣本集合P，其中，所述待劃分樣本集合P包括多個待劃分樣本；

S2、將所述待劃分樣本集合P之中的多個待劃分樣本拷貝至緩存樣本集合S，并清空所述待劃分樣本集合P；

S3、對特征集合F中的至少一個特征，確定所述緩存樣本集合S之中的各樣本的特征值，根據各樣本的特征值，對所述至少一個特征確定目標特征值；將取值不為所述目標特征值的樣本從所述緩存樣本集合S之中刪除，并存放至所述待劃分樣本集合P；

S4、將各特征的目標特征值作為預設規則，添加至規則庫中；所述規則庫，用于將所述預設規則與事件對中不同事件語句的特征組之間的規則進行匹配，以將匹配的預設規則對應的事件關系作為所述事件對的事件關系；

S5、重復執行所述步驟S1-S4，直至所述待劃分樣本集合P之中的待劃分樣本數量小于第一預設數量。

根據本公開的一方面，提供了一種事件關系的生成裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取事件對，其中，所述事件對包括第一事件語句和第二事件語句；

提取模塊，用于從所述第一事件句之中提取第一特征組，并從所述第二事件句之中提取第二特征組；

第一生成模塊，用于根據所述第一特征組和所述第二特征組生成所述第一特征組和所述第二特征組之間的規則；