[發(fā)明專利]佛學(xué)知識(shí)甄別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110301858.1
• 申請日: 2021-03-22
• 公開（公告）號(hào): CN113010689A
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 白宏熙;周星浩
• 申請（專利權(quán)）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/36
• 分類號(hào): G06F16/36;G06F16/335;G06F16/35;G06F16/953
• 代理公司: 北京市京大律師事務(wù)所 11321
• 代理人: 姚維

本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種佛學(xué)知識(shí)甄別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，應(yīng)用于智慧教育領(lǐng)域，用于基于交叉檢驗(yàn)過的佛學(xué)知識(shí)圖譜對佛學(xué)知識(shí)進(jìn)行歸類和評(píng)分，并從情感和觀點(diǎn)層面進(jìn)行文本的篩選，從而更好地梳理佛學(xué)體系，甄別出基礎(chǔ)有效的佛學(xué)知識(shí)。佛學(xué)知識(shí)甄別方法包括：獲取初始文本數(shù)據(jù)，初始文本數(shù)據(jù)為佛學(xué)原始語料；調(diào)用預(yù)置的模型對初始文本數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，生成過濾后的文本數(shù)據(jù)；調(diào)用預(yù)置的分析模型和觀點(diǎn)知識(shí)庫對過濾后的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到符合要求的文本數(shù)據(jù)；基于預(yù)置的佛學(xué)知識(shí)圖譜和預(yù)置的多意圖識(shí)別模型，對符合要求的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，生成最終數(shù)據(jù)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及知識(shí)關(guān)系構(gòu)建領(lǐng)域，尤其涉及一種佛學(xué)知識(shí)甄別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)爆發(fā)的時(shí)代，對基本知識(shí)的甄別檢測顯得尤為重要，能讓人更加接近真相的信息是有益的信息，反之，讓人遠(yuǎn)離真相的信息是有害信息，按照這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，大多數(shù)媒體廣告信息是無益的。而佛學(xué)知識(shí)由于其內(nèi)容的特殊性，需要單獨(dú)處理，認(rèn)知偏見以及錯(cuò)誤的佛學(xué)知識(shí)會(huì)誤導(dǎo)信佛之人，甚至導(dǎo)致嚴(yán)重的社會(huì)問題和信眾的心理問題，因此，一方面要認(rèn)識(shí)到便捷高速的網(wǎng)絡(luò)對推動(dòng)佛學(xué)知識(shí)的傳播起到了巨大的作用，另一方面，對網(wǎng)絡(luò)佛學(xué)知識(shí)的甄別檢測也是一道必不可少的關(guān)卡。

現(xiàn)有方案主要是通過佛學(xué)知識(shí)庫對佛學(xué)知識(shí)進(jìn)行基本的過濾，基于詞頻和詞語篩選技術(shù)去除無效信息。

然而，在現(xiàn)有的技術(shù)中，佛學(xué)知識(shí)庫匱乏，無法對佛學(xué)知識(shí)進(jìn)行系統(tǒng)的評(píng)估甄別，并且無法從情感和觀點(diǎn)層面進(jìn)行文本的篩選。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種佛學(xué)知識(shí)甄別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，用于基于交叉檢驗(yàn)過的佛學(xué)知識(shí)圖譜對佛學(xué)知識(shí)進(jìn)行歸類和評(píng)分，并從情感和觀點(diǎn)層面進(jìn)行文本的篩選，從而更好地梳理佛學(xué)體系，甄別出基礎(chǔ)有效的佛學(xué)知識(shí)。

本發(fā)明第一方面提供了一種佛學(xué)知識(shí)甄別方法，包括：獲取初始文本數(shù)據(jù)，所述初始文本數(shù)據(jù)為佛學(xué)原始語料；調(diào)用預(yù)置的模型對所述初始文本數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，生成過濾后的文本數(shù)據(jù)；調(diào)用預(yù)置的分析模型和觀點(diǎn)知識(shí)庫對所述過濾后的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到符合要求的文本數(shù)據(jù)；基于預(yù)置的佛學(xué)知識(shí)圖譜和預(yù)置的多意圖識(shí)別模型，對所述符合要求的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，生成最終數(shù)據(jù)。

可選的，在本發(fā)明第一方面的第一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述調(diào)用預(yù)置的模型對所述初始文本數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，生成過濾后的文本數(shù)據(jù)包括：調(diào)用預(yù)置的文本審核模型讀取所述初始文本數(shù)據(jù)；對所述初始文本數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，得到有效信息和敏感信息，所述敏感信息包括佛學(xué)領(lǐng)域禁忌話術(shù)；將所述敏感信息刪除，生成過濾后的文本數(shù)據(jù)。

可選的，在本發(fā)明第一方面的第二種實(shí)現(xiàn)方式中，所述調(diào)用預(yù)置的分析模型和觀點(diǎn)知識(shí)庫對所述過濾后的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到符合要求的文本數(shù)據(jù)包括：調(diào)用預(yù)置的情感分析模型和預(yù)置的觀點(diǎn)抽取模型，對所述過濾后的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到第一分析文本數(shù)據(jù)；基于預(yù)置的觀點(diǎn)知識(shí)庫，對所述過濾后的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，刪除冗余文本數(shù)據(jù)，得到第二分析文本數(shù)據(jù)，所述冗余文本數(shù)據(jù)包括未經(jīng)驗(yàn)證的主觀觀點(diǎn)；將所述第一分析文本數(shù)據(jù)和所述第二分析文本數(shù)據(jù)合并，生成符合要求的文本數(shù)據(jù)。

可選的，在本發(fā)明第一方面的第三種實(shí)現(xiàn)方式中，所述調(diào)用預(yù)置的情感分析模型和預(yù)置的觀點(diǎn)抽取模型，對所述過濾后的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到第一分析文本數(shù)據(jù)包括：調(diào)用預(yù)置的情感分析模型和預(yù)置的觀點(diǎn)抽取模型讀取所述過濾后的文本數(shù)據(jù)；對所述過濾后的文本數(shù)據(jù)中的情感和觀點(diǎn)進(jìn)行分析，判斷所述過濾后的文本數(shù)據(jù)中是否存在預(yù)置的關(guān)鍵詞，所述預(yù)置的關(guān)鍵詞包含偏激情緒，若存在，則對所述過濾后的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，刪除與所述預(yù)置的關(guān)鍵詞匹配的數(shù)據(jù)，生成第一分析文本數(shù)據(jù)，若不存在，則直接生成第一分析文本數(shù)據(jù)。