申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

申请日：2021-04-30

公开（公告）日：2024-05-03

公开（公告）号：CN113076432B

主分类号：G06F16/36

分类号：G06F16/36;G06F16/35;G06F16/335;G06F16/38;G06F16/33;G06F40/295

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.03#授权;2021.11.12#实质审查的生效;2021.07.06#公开

摘要：本发明涉及人工智能，揭露一种文献知识脉络生成方法，包括：对待检测文献进行标签分类，并获取与待检测文献对应的类别标签集；获取查询信息，并基于查询信息获取待检测文献中与查询信息对应的目标文献范围；同时，对目标文献范围内的目标文献进行实体抽取，以获取目标文献中所有的标准实体指称；基于标准实体指称及类别标签集，获取与目标文献对应的类别标签和标准实体指称集；基于类别标签和标准实体指称集，形成与查询信息对应的文献知识脉络。本发明可以完成对相关文献的知识脉络梳理，进而可据此及用户预期为用户推荐相应的内容，以供导览。

主权项：1.一种文献知识脉络生成方法，其特征在于，所述方法包括：对待检测文献进行标签分类，并获取与所述待检测文献对应的类别标签集；基于查询信息及所述类别标签集，获取所述待检测文献中与所述查询信息对应的目标文献范围；对所述目标文献进行实体抽取，以获取所述目标文献中所有的标准实体指称；基于所述标准实体指称及所述类别标签集，获取与所述目标文献对应的类别标签和标准实体指称集；其中，所述类别标签至少包括一级标签、二级标签和三级标签；所述一级标签至少包括基础、诊断和治疗，所述二级标签至少包括药物治疗、手术治疗、介入治疗、一般治疗、其他治疗和预后；基于所述类别标签和所述标准实体指称集，形成与所述查询信息对应的文献知识脉络；所述获取所述目标文献中所有的标准实体指称的步骤包括：基于预训练的实体识别模型获取与所述目标文献对应的所有实体指称；基于实体链接技术将所述实体指称链接到标准图谱上，获取与所述实体指称对应的标准实体指称；所述获取与所述实体指称对应的标准实体指称的步骤包括：基于所述实体指称，获取与所述实体指称对应的同义信息项，并基于所述实体指称及所述同义信息项，确定指称项集合；基于所述指称项集合，在预设知识库中查找与所述指称项集合对应的候选实体项集合；根据所述指称项集合和所述候选实体项集合，提取与所述实体指称对应的表层特征和深层特征；对所述表层特征和所述深层特征进行相似度计算，获取所述候选实体项集合中的所有实体的排序；基于所述排序确定与所述实体指称对应的实体集合，所述实体集合中的实体作为所述标准实体指称；在获取所述候选实体项集合中的所有实体的排序之后，还包括：获取所述候选实体项集合中的所有实体的Word2Vec值；基于所述Word2Vec值，获取与所述Word2Vec值对应的所述实体的TF-IDF值；将所述TF-IDF值作为权重与所述实体的词向量相乘，以获取与所述待检测文献对应的Embedding。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 文献知识脉络生成方法、装置及存储介质

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