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申请/专利权人：北京明略软件系统有限公司

摘要：本申请涉及一种基于json规则文件的知识抽取方法、系统及规则解析引擎，该方法包括以下步骤：json规则文件编写步骤，根据实体规则和关系规则编写json规则文件；命名实体抽取步骤，根据json规则文件遍历原始文本和原始文本处理后的文本，输出命名实体列表；关系抽取步骤，接受命名实体列表，根据json规则文件遍历命名实体列表和原始文本，输出实体关系；知识整合步骤，根据命名实体列表和实体关系，得到包括命名实体、实体关系的结构性数据。通过规则解析引擎对以json格式的规则文件进行解析，解决了当前无法快速准确的进行知识抽取的问题，实现了非结构化文本数据中的命名实体、实体关系以及实体属性的快速抽取。

主权项：1.一种基于json规则文件的知识抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：json规则文件编写步骤，根据实体规则和关系规则编写json规则文件，实体规则包括实体名称、实体中文名称、分词标签和正则表达式，关系规则包括关系名称、关系中文名称、主体名称、客体名称和规则匹配序列，规则匹配序列的元素包括但不限于主体元素、客体元素和关键字字符串；命名实体抽取步骤，根据所述json规则文件遍历原始文本和所述原始文本处理后的文本，输出命名实体列表；关系抽取步骤，根据所述json规则文件遍历所述命名实体列表和所述原始文本，输出实体关系；知识整合步骤，根据所述命名实体列表和所述实体关系，得到包括命名实体、实体关系的结构性数据，结构化数据包括命名实体、关系和属性，其中：命名实体包括实体内容、实体类别和起始终止位置；关系包括关系类别、主客体内容、主客体类别和主客体起始终止位置；属性包括属性类别、实体属性内容、实体属性类别和实体属性起始终止位置；其中，命名实体抽取步骤具体包括：初处理步骤，根据所述原始文本利用分词器进行分词，输出分词和所述分词标签，并对所述分词进行词性标注；遍历步骤，根据所述分词标签和所述正则表达式，检测所述原始文本中的实体，并输出所述命名实体列表；其中，关系抽取步骤具体包括以下步骤：主客体匹配步骤，根据所述规则匹配序列中所述主体元素和所述客体元素，检测所述命名实体列表中主体和客体，完成主体和客体的匹配；实体关系匹配步骤，将所述原始文本与所述元素进行匹配，输出所述实体关系。

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