[發明專利]一種獲取目標事件的數據處理系統

有效

• 申請號: 202210856529.8
• 申請日: 2022-07-21
• 公開（公告）號: CN114925692B
• 公開（公告）日: 2022-10-11
• 發明（設計）人: 傅曉航;劉羽;張正義;劉宸
• 申請（專利權）人: 中科雨辰科技有限公司
• 主分類號: G06F40/289
• 分類號: G06F40/289;G06K9/62;G06F16/33
• 代理公司: 北京鍾維聯合知識產權代理有限公司 11579
• 代理人: 安娜

1.一種獲取目標事件的數據處理系統，其特征在于，所述系統包括：數據庫、處理器和存儲有計算機程序的存儲器，其中，所述數據庫包括：初始文本集A={A₁，……，A_i，……，A_n}，A_i是指第i個事件對應的初始文本列表，i=1……n，n為事件數量，當所述計算機程序被處理器執行時，實現以下步驟：

S100、獲取目標語句且對目標語句進行分詞處理，獲取目標語句對應的目標共現詞列表D={D₁，……，D_t，……，D_k}，D_t是指目標語句中第t個目標共現詞，t=1……k，k是指目標語句中目標共現詞數量，其中，目標共現詞是指在目標語句中共同出現的目標詞，任一目標共現詞包括第一目標詞和第二目標詞，其中，第一目標詞和第二目標詞是從目標詞列表中獲取任意兩個目標詞且第一目標詞與第二目標詞不一致；

S200、根據A_i，獲取A_i對應的關鍵共現詞列表H_i={H_i1，……，H_iy，……，}，H_iy是指A_i對應的第y個關鍵共現詞，y=1……q_i，q_i是指A_i中關鍵共現詞數量；

S300、根據D和H_i，獲取目標語句對應的相似度列表F={F₁，……F_i，……，F_n}，F_i是指目標語句與A_i對應的事件之間的相似度，F_i符合如下條件：

，其中，F^t_iy是指D_t與H_iy之間的相似度，W_iy是指H_iy對應的權重值，在S300步驟中，F^t_iy符合如下條件：

，其中，MK^t_γ是指D_t對應的詞向量中第γ位bit值，NK^iy_γ是指H_iy對應的詞向量中第γ位bit值，γ=1……φ，φ是指詞向量中向量維度；

其中，在S300步驟中還通過如下步驟獲取MK^t_γ：

S311、獲取D_t={D_t1，D_t2}，其中，D_t1是指第t個目標共現詞中第一個目標詞，D_t2是指第t個目標共現詞中第二個目標詞；

S312、將D_t1和D_t2分別輸入至預訓練語言模型中，得到D_t1對應的詞向量Q_t1=（Q¹_t1，……，Q^γ_t1，……，Q^φ_t1），Q^γ_t1是指第t個目標共現詞中第一個目標詞對應的第γ位bit值，以及D_t2對應的詞向量Q_t2=（Q¹_t2，……，Q^γ_t2，……，Q^φ_t2），Q^γ_t2是指第t個目標共現詞中第二個目標詞對應的第γ位bit值；

S313、根據Q^γ_t1和Q^γ_t2，獲取MK^t_γ，其中，MK^t_γ符合如下條件：

MK^t_γ=Q^γ_t1+Q^γ_t2；

其中，在S300步驟中還通過如下步驟獲取NK^iy_γ：

S321、獲取H_iy={H¹_iy，H²_iy}，其中，H¹_iy是指第y個關鍵共現詞中第一個關鍵詞，H²_iy是指第y個關鍵共現詞中第二個關鍵詞；

S322、將H¹_iy和H²_iy分別輸入至預訓練語言模型中，得到H¹_iy對應的詞向量P¹_iy=（P¹¹_iy，……，P^1γ_iy，……，P^1φ_iy），P^1γ_iy是指第y個關鍵共現詞中第一個關鍵詞對應的第γ位bit值，以及D_t2對應的詞向量P²_iy=（P²¹_iy，……，P^2γ_iy，……，P^2φ_iy），P^2γ_iy是指第y個關鍵共現詞中第二個關鍵詞對應的第γ位bit值；

S323、根據P^1γ_iy和P^2γ_iy，獲取NK^t_γ，其中，NK^t_γ符合如下條件：

NK^iy_γ=P^1γ_iy+P^2γ_iy；

S400、當F_i＞預設的相似度閾值時，將F_i對應的事件作為目標事件；

S500、根據目標事件對應的初始文本列表，獲取目標事件對應的事件特征集。