[發明專利]結合RPA和AI的事件抽取方法及裝置

在審

• 申請號: 202111488302.4
• 申請日: 2021-12-08
• 公開（公告）號: CN113901793A
• 公開（公告）日: 2022-01-07
• 發明（設計）人: 張原;汪冠春;胡一川;褚瑞;李瑋
• 申請（專利權）人: 北京來也網絡科技有限公司;來也科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06F40/216
• 分類號: G06F40/216;G06F40/279;G06F40/284
• 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: 單冠飛

本申請公開了一種結合RPA和AI的事件抽取方法及裝置。其中，該事件抽取方法包括：獲取文檔；根據所述文檔生成候選問題集合，所述候選問題集合中包括至少一個候選問題；將所述文檔和所述候選問題輸入至閱讀理解模型中，以生成候選答案和所述候選答案的概率；根據所述概率最高的所述候選答案和所述候選問題生成事件抽取結果。由此，可通過一個適用于各種類型的事件抽取的閱讀理解模型，進行不同類型的事件抽取結果的生成，降低了訓練模型和采集訓練數據的負擔，節省了大量的人力物力，且能更好地擴展到新的事件，有助于提升事件抽取的效率。

技術領域

本申請涉及機器人流程自動化（Robotic Process Automation，RPA）、AI（Artificial Intelligence，人工智能）技術領域，特別涉及一種結合RPA和AI的事件抽取方法及裝置。

背景技術

機器人流程自動化（Robotic Process Automation，RPA）是通過特定的“機器人軟件”，模擬人在計算機上的操作，按規則自動執行流程任務。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門技術科學。

目前，RPA和AI技術具有自動化程度高、精確度高、成本低的優點，得到了廣泛的應用。隨著RPA機器人的廣泛應用，越來越多的人力工作由RPA機器人進行接管。

相關技術中，在采用深度學習模型對事件進行抽取時，每種事件類型都有不同的模型和訓練數據，需要事先對每種事件類型的訓練數據進行大量的數據標注并進行模型訓練，增加了訓練模型和采集訓練數據的負擔，需要耗費較大的人力物力，且在新增加事件之后也不方便對模型進行擴展，事件抽取的效率較低。

發明內容

本申請旨在至少在一定程度上解決上述技術中的技術問題之一。

為此，本申請的一個目的在于提出一種結合RPA和AI的事件抽取方法，可通過一個適用于各種類型的事件抽取的閱讀理解模型，進行不同類型的事件抽取結果的生成，降低了訓練模型和采集訓練數據的負擔，節省了大量的人力物力，且能更好地擴展到新的事件，有助于提升事件抽取的效率。

本申請的第二個目的在于提出一種結合RPA和AI的事件抽取裝置。

本申請的第三個目的在于提出一種電子設備。

本申請的第四個目的在于提出一種計算機可讀存儲介質。

為達到上述目的，本申請第一方面實施例提出了一種結合RPA和AI的事件抽取方法，包括：獲取文檔；根據所述文檔生成候選問題集合，所述候選問題集合中包括至少一個候選問題；將所述文檔和所述候選問題輸入至閱讀理解模型中，以生成候選答案和所述候選答案的概率；根據所述概率最高的所述候選答案和所述候選問題生成事件抽取結果。

本申請實施例的結合RPA和AI的事件抽取方法，可根據文檔生成包括至少一個候選問題的候選問題集合，并將候選問題和文檔輸入至閱讀理解模型中生成候選答案和候選答案的概率，并根據概率最高的候選答案和候選問題生成事件抽取結果。由此，可通過一個適用于各種類型的事件抽取的閱讀理解模型，進行不同類型的事件抽取結果的生成，降低了訓練模型和采集訓練數據的負擔，節省了大量的人力物力，且能更好地擴展到新的事件，有助于提升事件抽取的效率。

另外，根據本申請上述實施例提出的結合RPA和AI的事件抽取方法還可以具有如下附加的技術特征：

在本申請的一個實施例中，所述根據所述文檔生成候選問題集合，包括：根據所述文檔獲取對應的提示句型集合，所述提示句型集合中包括至少一個提示句型；根據所述文檔生成實體詞集合，所述實體詞集合中包括至少一個實體詞；根據所述提示句型集合和所述實體詞集合生成所述候選問題集合。