[發明專利]針對金融領域智能問答的A股指標知識圖譜構建處理系統、方法、裝置、處理器及存儲介質

在審

• 申請號: 202211292030.5
• 申請日: 2022-10-21
• 公開（公告）號: CN115510214A
• 公開（公告）日: 2022-12-23
• 發明（設計）人: 俞楓;黃韋;方優;江慧慧;袁鵬程;詹婷婷;唐登龍
• 申請（專利權）人: 國泰君安證券股份有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/36;G06F16/34;G06F16/31;G06F16/33;G06N5/04;G06F9/48;G06F16/25;G06Q40/00
• 代理公司: 上海智信專利代理有限公司 31002
• 代理人: 王潔;鄭暄

本發明涉及一種針對金融領域智能問答實現A股指標知識圖譜構建處理的系統，包括知識建模模塊設置概念和屬性以及屬性值；知識獲取模塊配置庫表信息，映射表字段和任務調度，實現數據的入圖操作；知識管理模塊對已入圖的實體的屬性數據進行管理和調整操作，并進行圖譜數據可視化；服務提供模塊提供數據查詢。本發明還涉及一種針對金融領域智能問答實現A股指標知識圖譜構建處理的方法、裝置、處理器及存儲介質。采用了本發明的針對金融領域智能問答實現A股指標知識圖譜構建處理的系統、方法、裝置、處理器及其計算機可讀存儲介質，支持知識推理功能，利用了圖譜中豐富的語義關聯信息，可讓智能問答服務能夠深入理解用戶問題、智能回答精準度高、泛化能力強、可處理更多復雜推理類問題。

技術領域

本發明涉及金融行業領域，尤其涉及知識圖譜領域，具體是指一種針對金融領域智能問答實現A股指標知識圖譜構建處理的系統、方法、裝置、處理器及其計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著金融領域客戶的逐漸增加，客戶的要求的多樣化日益凸顯，傳統問答形式解決方案的弊端也日漸暴露。而各個領域的實踐已經證明，多樣化的應用可以由知識圖譜來簡化實現流程，提高實現效率。所以在金融領域，用于替代傳統問答形式解決方案的知識圖譜的構建已經迫在眉睫。2012年谷歌針對搜索引擎提出知識圖譜概念，并證明了知識圖譜在搜索領域的巨大價值。從此知識圖譜就受到工業界、學術界的關注。在垂直金融領域中，近幾年大多均以業務需求導向構建相應的知識圖譜，興業銀行設計了用于反欺詐的行業知識圖譜，浦發銀行同樣針對該方向構建了金融知識圖譜。

在智能客服問答方向上，傳統的基于深度學習語義匹配的FAQ客服機器人，能夠對高頻次、高重復率問題進行很好的解決，但是現實情況中，客戶的問題和問法多種多樣，很多時候都無法預料，許多復雜推理型的問題是基于問答對的問答系統無法回答的；另一方面，FAQ通常是借助人工事先維護好問答知識庫，但是這也導致了FAQ知識庫的規模通常很大，標問數目可以達到數萬，相似問的數據就更多，這么大數目的語料，長度不一，算法難度很大。

因此造成了當前FAQ客服機器人泛化能力弱，維護成本高的現狀。基于知識圖譜的智能客服機器人，其主要任務是將自然語言問題(NLQ)通過不同方法映射到結構化的查詢，并在知識圖譜中獲取答案。這種方式利用了圖譜中豐富的語義關聯信息，能夠深入理解用戶問題、智能回答精準度高、泛化能力強、可處理更多復雜推理類問題。但如何設計、構建一個邏輯清晰、功能強大、查詢速度快的金融領域知識圖譜是會面臨兩個挑戰，一是如何把金融領域中策略因子和常規金融領域知識圖譜中擁有的股票、板塊等概念和基本面等多樣化屬性有效結合。二是區別于其余領域，金融領域中股票、板塊、基金等概念擁有的收盤價、漲幅等實時數據，如何把實時數據和基本面、基本信息等非實時數據融合在圖譜中是另一大挑戰。為此本發明提出面向金融領域智能問答中A股指標知識圖譜設計和構建方法和應用。

發明內容

本發明的目的是克服了上述現有技術的缺點，提供了一種滿足精準度高、泛化能力強、適用范圍較為廣泛的針對金融領域智能問答實現A股指標知識圖譜構建處理的系統、方法、裝置、處理器及其計算機可讀存儲介質。

為了實現上述目的，本發明的針對金融領域智能問答實現A股指標知識圖譜構建處理的系統、方法、裝置、處理器及其計算機可讀存儲介質如下：

該針對金融領域智能問答實現A股指標知識圖譜構建處理的系統，其主要特點是，所述的系統包括：

知識建模模塊，用于設置概念和屬性以及屬性值，并且設置對象屬性的邊屬性的信息；

知識獲取模塊，與所述的知識建模模塊相連接，用于配置庫表信息，映射表字段和任務調度，實現數據的入圖操作；

知識管理模塊，與所述的知識建模模塊相連接，用于對已入圖的實體的屬性數據進行管理和調整操作，并進行圖譜數據可視化；

服務提供模塊，與所述的知識獲取模塊、知識建模模塊和知識管理模塊相連接，用于提供數據查詢，并進行關系推理。