[發明專利]一種知識關聯的方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202110560878.0
• 申請日: 2021-05-19
• 公開（公告）號: CN113157870A
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發明（設計）人: 宗宇;丁銳;李婷
• 申請（專利權）人: 中國銀行股份有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/953;G06F16/957;G06F40/194;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 張靜

本發明公開了一種知識關聯的方法、裝置及電子設備，包括：通過獲取知識庫中知識之間的關聯參數，關聯參數包括：與用戶瀏覽行為有關的知識間的關聯系數和知識間文本相似度系數，從知識之間的關聯參數的信息中提取關聯特征，并確定各個關聯特征的權重，通過提取的關聯特征以及每個關聯特征的權重，計算知識間的關聯系數，基于知識間關聯系數建立知識庫中知識間的關聯關系。由此，不僅實現了更加智能化的知識關聯，提升了處理效率，并且分別從用戶瀏覽角度和知識內容角度兩個方面分析知識的關聯關系，以此建立的關聯關系更符合用戶的需求。

技術領域

本發明涉及人工智能領域，尤其涉及一種知識關聯的方法、裝置及電子設備。

背景技術

知識庫是海量知識管理工具平臺，主要功能是進行知識存儲、管理，并提供知識檢索的能力，但是知識庫中的知識通常是獨立存在的，無法通過知識之間的聯系感知用戶的潛在需求。

現有技術中，為了解決上述問題，通過手動的方式人為建立知識之間的關聯，這種方式處理效率低，而且手動關聯的方式也比較主觀，難以發現知識之間隱含的關聯信息。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供了一種知識關聯的方法及裝置，實現了更加智能化的知識關聯，提升了處理效率，并且分別從用戶瀏覽角度和知識內容角度兩個方面分析知識的關聯關系，以此建立的關聯關系更符合用戶的需求，除此之外，建立的關聯關系還能夠體現知識之間的關聯程度，有利于后續用戶在知識庫中進行搜索時，按照關聯程度為用戶提供相關結果，提升了用戶的搜索體驗。

本發明實施例公開了一種知識關聯的方法，包括：

獲取知識庫中知識之間的關聯參數的信息；所述關聯參數包括：與用戶瀏覽行為有關的知識間的關聯系數和知識間文本相似度系數，所述用戶瀏覽行為與用戶瀏覽知識的下一跳信息有關；

從知識之間的關聯參數的信息中提取關聯特征并確定各個關聯特征的權重；

通過提取的關聯特征以及每個關聯特征的權重，計算知識間的關聯系數；

基于知識間的關聯系數建立知識庫中知識間的關聯關系。

可選的，還包括：

獲取用戶查看知識的下一跳信息；所述用戶查看知識的下一跳信息包括：查看第一知識后查看第二知識的次數；

通過所述用戶查看知識的下一跳信息計算與用戶瀏覽行為有關的知識之間的關聯系數。

可選的，所述知識之間的關聯參數的信息中提取關聯特征并確定各個關聯特征的權重，包括：

將所述關聯參數的信息輸入到預設的第一特征工程模型中，得到關聯特征；所述第一特征工程模型為具備特征提取功能的模型；

將所述關聯特征輸入到預設的第二特征工程模型中，得到關聯特征的權重；所述第二特征工程模型為具備特征選擇的機器學習模型。

可選的，所述通過提取的關聯特征以及每個關聯特征的權重，計算知識間的關聯系數，包括：

根據預設的關聯公式和每個關聯特征的權重，計算知識間的關聯系數。

可選的，所述通過提取的關聯特征以及每個關聯特征的權重，計算知識間的關聯系數，包括：

將關聯特征和關聯特征的權重輸入到預先訓練的關聯系數分析模型中，得到知識間的關聯系數；

其中，關聯系數分析模型是通過如下方式進行訓練后得到的：

以已知知識間關聯系數的歷史知識作為訓練樣本；

獲取歷史知識之間的關聯參數的信息；

從歷史知識關聯參數的信息中提取歷史關聯特征，并確定歷史關聯特征的權重；