[發(fā)明專利]一種基于NLP事件匹配政策推薦方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)

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• 申請日: 2023-02-09
• 公開（公告）號: CN116108139A
• 公開（公告）日: 2023-05-12
• 發(fā)明（設計）人: 郭海濤;陳恩澤;張勃濤
• 申請（專利權）人: 安徽智侒信信息技術有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/35;G06F16/335
• 代理公司: 北京深川專利代理事務所(普通合伙) 16058
• 代理人: 郭麗紅

本發(fā)明提供了一種基于NLP文本多標簽分類的政策匹配方法，包括以下步驟；S1、將激勵項的每個條件看作一個事件，基于NLP技術，實現(xiàn)事件抽取,生成整個激勵項的邏輯表達式；S2、事件抽取；S3、將每個事件轉(zhuǎn)化為邏輯表達式；S4、連接所有事件邏輯表達式，生成該激勵項所對應的條件的邏輯表達式；S5.結構化，將所生成的表達式，以及該激勵項中所有事件所對應的數(shù)據(jù)庫表名和各事件各個要素所對應到的表字段名，使用一個表，組織起來，以備后面的匹配計算使用；S6、匹配引擎。本發(fā)明的優(yōu)點在于：實現(xiàn)更細粒度的匹配，有更高的匹配準確率。

技術領域

本發(fā)明涉及激勵性申報政策技術領域，尤其涉及一種基于NLP事件匹配政策推薦方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)。

背景技術

近年來，面對復雜嚴峻的國際環(huán)境和疫情頻發(fā)帶來的多重考驗，各級政府出臺了一系列助企惠企政策，助力經(jīng)濟穩(wěn)進提質(zhì)。但企業(yè)如何從大量政策文件中得到自身最需要的信息，政府如何將對應的政策精準投送到目標企業(yè)，是當前政府和企業(yè)共同面臨的問題。通過人工智能技術，特別是NLP技術，實現(xiàn)政策與企業(yè)的精準匹配，對企業(yè)來說，能第一時間找到對應的政策，第一時間享受政策惠企紅利；對政府來說，變“企業(yè)找政策”為“政策主動匹配企業(yè)”，實現(xiàn)政策精準及時的投送，是一件非常有意義的事情。本專利主要針對激勵性申報類的政策，也是價值最大的政策的精準匹配。

然而，政策文本本身的一些特征，使得在技術實現(xiàn)上具有很大的挑戰(zhàn)。政策文本處理本身比較復雜，具體表現(xiàn)為：

(1)政策文章通常比較長，通常為幾千字；

(2)類型比較多：政策法規(guī)、申報通知、通知公告等；每種有不同的目的，都需要單獨處理；

(3)面向群體較多：政府機構、事業(yè)單位、企業(yè)、個人等，需要根據(jù)面向的目標，進行過濾；

(4)行文雖然比較正式，但偏普通文本，表達方式比較自由；

(5)抽象概念多，且不提供出處。

當前的主要方法，大多在文檔級別上，對一個政策中的主要信息進行標簽化，然后再根據(jù)企業(yè)信息生成對應標簽，通過政策和企業(yè)側(cè)兩類標簽的相似性，來實現(xiàn)相似性的匹配。很顯然，在這種方法中，標簽之間通常是獨立的，很難考慮對具體限定條件的抽象，所以也就很難實現(xiàn)精準匹配。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服上述現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供一種實現(xiàn)更細粒度的匹配，有更高的匹配準確率的基于NLP文本多標簽分類的政策匹配方法。

為解決上述技術問題，本發(fā)明提供的技術方案為：一種基于NLP文本多標簽分類的政策匹配方法，包括以下步驟；

S1、將激勵項的每個條件看作一個事件，基于NLP技術，實現(xiàn)事件抽取，對事件的每個要素預測其邏輯表達式，預測事件內(nèi)每個要素之間的邏輯關系，連接事件內(nèi)所有要素所形成的邏輯表達式，生成事件對應的邏輯表達式，最后，預測一個激勵項內(nèi)所有事件間的邏輯關系，連接事件所對應的邏輯表達式，從而生成整個激勵項的邏輯表達式；

S2、事件抽取，將激勵項中每個條件中所涉及的要素提取出來，對信息分類組織，將每個事件所涉及的信息，放到一個數(shù)據(jù)庫表中，表名定義為事件類型，表字段為事件要素名；

S3、將每個事件轉(zhuǎn)化為邏輯表達式；

S3.1、參考事件中的要素所在的上下文，定義一個分類器，記為分類器1，判別該要素和值之間的邏輯運算類型，每個事件，將所識別出來的要素文本片段，前后加入對應的開始和結束標識符，要素和觸發(fā)詞分別用e和t開頭加數(shù)字進行編號，將這些字符對應到bert預訓練模型詞表中unused*字符。將拼接好的字符串作為詞嵌入，連同位置嵌入和segment嵌入，送入分類器1，預測出對應的邏輯運算符；