[發明專利]一種基于自然語言理解的稅務知識中臺及其構建方法

在審

• 申請號: 202011058114.3
• 申請日: 2020-09-30
• 公開（公告）號: CN112148840A
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 張傳鋒;井焜;朱錦雷;張琨;祖丕國;王太浩;潘玲玲
• 申請（專利權）人: 神思電子技術股份有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/34;G06F16/36;G06N5/02;G06F40/30
• 代理公司: 濟南泉城專利商標事務所 37218
• 代理人: 趙玉鳳

本發明公開一種基于自然語言理解的稅務知識中臺及其構建方法，所述稅務知識中臺包括知識對齊模塊、知識理解模塊和知識交互模塊；構建該中臺時，綜合利用知識圖譜、搜索與推薦等自然語言處理技術，分別構建上述三個模塊。本發明所述平臺可作為稅務政策領域知識查詢的入口，實現多源稅務知識的高效關聯、更新、檢索與學習，不僅適用于涉稅工作人員使用，也可作為納稅個人或企業相關人員學習稅務政策知識的平臺，也可基于此平臺構建稅務政策領域的問答系統。

技術領域

本發明涉及人工智能領域，具體涉及一種基于自然語言理解的稅務知識中臺及其構建方法。

背景技術

與其他領域知識相比，稅務政策法規具有知識來源多、政策性強、專業性強、不定時更新、地域性強的復雜特點，由此給涉稅工作人員帶來工作上的諸多不便。具體表現在，一方面，稅務政策會會隨著新冠疫情等突發事件的出現而臨時調整稅收政策，納稅服務工作者需要及時整理、學習相關政策法規，更好的為納稅者服務。稅務政策法規的學習與查找存在三方面的困難：政策文件的前后關聯性及局部知識的變化需要人工整理，即便是工作人員也需要豐富的實戰經驗；知識源頭的多樣性讓知識整理存在困難，經常需要到多個網址查看相關文件，費時費力；具體知識的檢索與查找存在低效問題，經常需要多次查找仍然找不到目標文件。

發明內容

針對現有技術的缺陷，本發明提供一種基于自然語言理解的稅務知識中臺及其構建方法，綜合利用知識圖譜、搜索與推薦等自然語言處理技術，實現知識的整理與更新與高效利用的平臺，提供高效生產、靈活組織、便捷獲取的智能應用知識的全鏈條能力。

為了解決所述技術問題，本發明采用的技術方案是：一種基于自然語言理解的稅務知識中臺，所述稅務知識中臺包括知識對齊模塊、知識理解模塊和知識交互模塊；

知識對齊模塊用于實現多源稅務政策知識的整理與知識對齊，構建高度結構化的數據；所述整理是指實現多源知識的本地化，對齊是指多源知識的去重與優先級排序；

知識理解模塊利用多維度自然語言理解技術，實現多源稅務政策知識的關聯、層級知識標簽的構建及段落級內容的信息抽取，實現稅務政策知識篇章級、段落級的理解；

知識交互模塊實現多源稅務知識的多維度展現，通過語義泛化及語義聯想算法，用戶通過知識交互模塊實現對稅務政策知識篇章級、段落級答案的抽取與查看。

本發明還公開了一種稅務知識中臺的構建方法，包括以下步驟：

S01）、構建知識對齊模塊，具體步驟為：

S11）、基于結構化數據庫構建本地結構化稅務政策知識庫模型，在此基礎上實現稅務知識的結構化整理；

S12）、整理典型稅務政策知識站點，構建典型站點庫；

S13）、構建動態監測機制，實現典型站點的知識抓取，在監測到政策更新時第一時間實現知識的爬取，確保知識更新的及時性；

S14）、對多源政策知識進行去重，并按照多維度優先級排序功能對所有稅務政策文件進行排序；

S02）、構建知識理解模塊，具體步驟為：

S21）、基于稅種種類實現政策文件的分類，通過分類實現稅務政策知識在同一稅種意義下的文檔關聯；

S22）、基于語義挖掘技術實現類內稅務政策知識的語義關聯，解決稅務政策知識不定時局部變化及臨時變化的問題；

S23）、采用閱讀理解技術，實現稅務政策知識段落級重點內容的查找與結構化；

S03）、構建知識交互模塊，具體步驟為：

S31）、采用深度學習方法對用戶問題進行語義理解，推理得到問題的意圖和實體信息；