[發(fā)明專利]事件意圖推理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011460065.6
• 申請日: 2020-12-11
• 公開（公告）號: CN112488316B
• 公開（公告）日: 2022-12-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 柳林;吳飛;張浩宇;方四安;徐承
• 申請（專利權(quán)）人: 合肥訊飛數(shù)碼科技有限公司
• 主分類號: G06N5/04
• 分類號: G06N5/04;G06N3/04
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 付麗

本申請公開了一種事件意圖推理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，本申請獲取當(dāng)前發(fā)生事件的事件信息，以預(yù)先訓(xùn)練的分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對事件信息進行模糊化處理，得到模糊化結(jié)果，采用模糊規(guī)則對模糊化結(jié)果進行組合及推理，得到模糊推理結(jié)果，對模糊推理結(jié)果進行去模糊化處理，得到當(dāng)前發(fā)生事件的事件意圖。本申請通過模糊理論來解決含義模糊信息的事件意圖推理問題，同時將模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合，使用分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行模糊化處理，既能夠?qū)W習(xí)到深度神經(jīng)模型強大的特征表達能力，又繼承了模糊理論的模糊推理能力，從而更加適用于對模糊性的事件意圖進行推理，提高了事件意圖的推理準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體的說，是涉及一種事件意圖推理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著各個領(lǐng)域場景下大量研究報告、動向報文、綜述文檔、參數(shù)圖表等結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)，正呈指數(shù)級別的增長。如何從大規(guī)模的知識數(shù)據(jù)中去獲取事件的真實意圖變得難以揣摩。

特別是對于某些領(lǐng)域場景，其事件的意圖帶有模糊性，如對于軍事領(lǐng)域推理事件的意圖是否為偵查，它所體現(xiàn)出來的不確定性就是模糊性，因為對于偵查這個動機或概念本身就是模糊不確定的。此外，還有一些其它領(lǐng)域場景下，需要從大量文本數(shù)據(jù)中推理出對象的知覺、情感、判斷等，這些意圖也都帶有模糊性。對于此類帶有模糊性的事件意圖，其推理實現(xiàn)過程將更加困難。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于上述問題，提出了本申請以便提供一種事件意圖推理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，能夠?qū)崿F(xiàn)對模糊性的事件意圖的推理獲取過程。具體方案如下：

一種事件意圖推理方法，包括：

獲取當(dāng)前發(fā)生事件的事件信息；

以預(yù)訓(xùn)練的分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對所述事件信息進行模糊化處理，得到模糊化結(jié)果；

采用模糊規(guī)則對所述模糊化結(jié)果進行組合及推理，得到模糊推理結(jié)果；

對所述模糊推理結(jié)果進行去模糊化處理，得到所述當(dāng)前發(fā)生事件的事件意圖。

優(yōu)選地，對所述事件信息進行模糊化處理、對模糊化結(jié)果進行組合及推理，以及去模糊化處理的過程，包括：

將所述事件信息輸入預(yù)訓(xùn)練的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)意圖推理模型，得到模型預(yù)測的所述當(dāng)前發(fā)生事件的事件意圖；其中，

所述模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)意圖推理模型的模糊化層以預(yù)訓(xùn)練的分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對所述事件信息進行模糊化處理，模糊推理層采用模糊規(guī)則對模糊化結(jié)果進行組合及推理，得到模糊推理結(jié)果，去模糊化層對所述模糊推理結(jié)果進行去模糊化處理，得到預(yù)測的事件意圖。

優(yōu)選地，所述以預(yù)訓(xùn)練的分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為模糊隸屬函數(shù)，對所述事件信息進行模糊化處理，包括：

獲取所述事件信息的文本特征，所述文本特征由n維向量(x₁,x₂,...x_n)組成；

將所述文本特征對應(yīng)的n維向量(x₁,x₂,...x_n)，展開成n個數(shù)據(jù)；

通過分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)值矩陣W^m*n對展開后的n個數(shù)據(jù)進行矩陣點積運算，得到n個輸出向量作為模糊化結(jié)果，其中每一輸出向量為m維向量，對應(yīng)m個類別標(biāo)簽的歸屬程度。

優(yōu)選地，所述采用模糊規(guī)則對所述模糊化結(jié)果進行組合及推理，包括：

采用模糊規(guī)則對所述n個輸出向量進行組合及推理，其中，

所述模糊規(guī)則的數(shù)量，與所述文本特征對應(yīng)的n維向量中n個維度聚類后的聚類中心的個數(shù)相同。

優(yōu)選地，還包括：