CN110765265A 信息分类抽取方法、装置、计算机设备和存储介质 （平安科技（深圳）有限公司）

道福安社区益田路5033号平安金融中本申请涉及基于分类器的一种信息分类抽目标事件类别和事件元素提取对应的事件元素的事件元素参数生成目标事件类别对应的事件2将所述多个文本块输入至已训练的分类器，对多个文本根据所述目标事件类别和事件元素提取对应的事件元素根据所述多个事件元素和相应的事件元素参数生成所述目标事件类别对应的事件图根据所述定义表对所述待分类信息进行词性标注，并根根据分词后的多个文本块的词性标签对多个删除所述优先等级未达到预设等级值的文本块将所述多个文本块输入至所述分类器，通过所述分类器的将多个文本向量作为关系分析网络层的输入，将所述第一提取结果作为图卷积网络层的输入，通过所将所述第二提取结果作为自注意力网络层的输入，根将所述第三提取结果输入至分类层，通过所述分类层对根据所述多个文本向量生成相应的多个文本块节点，并将多根据多个图节点的快捷弧表示和语义特征以及语境特征分析出多个文本向量的依赖3获取预设的神经网络模型，利用所述训练集中的将所述验证集中的验证数据输入至所述初始分类器，利直到所述验证数据对应的类别概率在预设范围内的数量达到预设阈值时，停止训练，根据所述事件元素和事件元素参数生成对应的多个根据所述关联关系对多个元素节点进行映射与合并，通过根据连接的多个元素节点和相应的节点信息生成所述目标事件类别对应的事件图谱分类抽取模块，用于将所述多个文本块输入至事件图谱生成模块，用于根据所述多个事件元素和网络层的输入，根据文本向量的上下文特和依赖关系分析多个事件元素的关联关系和权9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储4[0010]根据所述多个事件元素和相应的事件元素参数生成所述目标事件类别对应的事5[0013]在其中一个实施例中，所述通过所述图卷积网络层将文本向量转换为句法图结6关联关系分析和事件分析，从而能够准确有效地识别并抽取出信息中事件类别和事件信参数生成目标事件类别对应的事件图谱数据。服务器104还可以将事件图谱数据推送至终7便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群对待分类信息中的多个词汇和标点符号进行词性标注。服务器进而获取预设的语料词库，[0042]其中，分类器可以是服务器预先利用大量训练数据进行训练后构建的分类分类器可以是基于自注意力网络的事件分类抽取模型。分类器可以包括多个网络层结构，已训练的分类器中，通过分类器提取出多个文本块对应的文本向量以及文本块的局部特向量的权重以及关联关系确定待分类信息的[0045]步骤210，根据多个事件元素和相应的事件元素参数生成目标事件类别对应的事8而通过分类器对分词后的多个文本块进行特征提取，并进行上下文分析和语义语境分析，和相应的事件元素参数。服务器通过分类器对待分类信息进行关联关系分析和事件分析，效地对提取的事件元素信息进一步利用。9[0060]其中，分类器可以是服务器预先利用大量训练数据进行训练后构建的分类分类器可以是基于自注意力网络的事件分类抽取模型。分类器可以包括多个网络层结构，[0063]其中，第二提取结果中包括多个文本向量的上下文特件元素的关联关系和权重生成第三提取结果。自注意力网络层则将第三提取结果作为分类[0067]步骤404，通过图卷积网络层中的依赖性解析树解析出多个图节点对应的快捷弧[0068]步骤406，通过图卷积网络层的图形轮廓网络分析多个图节点的语义特征和语境[0069]步骤408，根据多个图节点的快捷弧表示和语义特征以及语境特征分析出多个文轮廓网络来模拟图形信息，可以采用图卷积网络(GCN)来通过图节点中直接相邻的代表向务器对训练样本数据对应的多个字段数据进行向量化，得到多个文本数据对应的特征向多次聚类后得到多个聚类结果。服务器并根据预设算法计算多个特征变量之间的相似度，[0080]服务器则获取预设的机器学习模型，例如可以是基于自注意力网络机器学习模网络也包括对应的激活函数。图卷积网络层还可以引入语法快捷方式弧以增强信息流，并调整图形转换网络以捕获信息增强的表示。神经网络模型中还包括确定误差的计算方式，[0085]服务器进而根据多个事件元素和相应的事件元素参数生成目标事件类别对应的为主体目标对不同来源的数据进行映射与合并，通过数据属性描述不同数据对于的节点，[0091]事件图谱生成模块508，用于根据多个事件元素和相应的事件元素参数生成目标[0094]在一个实施例中，分类抽取模块506还用于根据多个文本向量生成相应的多个文[0096]在一个实施例中，事件图谱生成模块508还用于根据事件元素和事件元素参数生成对应的多个元素节点和节点信息；对多个元素节点和相应的节点信息进行关联性分析，[0097]关于信息分类抽取装置的具体限定可以参见上文中对于信息分类抽取方法的限实现本申请任意一个实施例中提供的信息分机程序被处理器执行时实现本申请任意一个实施例中提供的信息分包括