(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210831617.2 (22)申请日 2022.07.14 (71)申请人 浙江大华 技术股份有限公司 地址 310053 浙江省杭州市滨江区滨安路 1187号 (72)发明人 钱佳佳　刘伟棠　陈立力　周明伟　 范鹏召　郑燕玲　 (74)专利代理 机构 北京同达信恒知识产权代理 有限公司 1 1291 专利代理师 赵凯莉 (51)Int.Cl. G06F 40/194(2020.01) G06F 40/295(2020.01) G06F 40/30(2020.01) G06F 16/35(2019.01)G06F 16/36(2019.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种信息相似度的确定方法及装置 (57)摘要 本申请公开了一种信息相似度的确定方法 及装置， 在确定信息的相似度时考虑了信息中的 一些要素对于相似度的影 响， 提升确定的相似度 的准确性。 该方法包括： 获取待处理信息中包含 的多个实体， 以及多个实体之间的关系； 基于多 个实体以及多个实体之间的关系与知识库中包 含的实体以及实体 之间的关系的匹配结果， 更新 知识库； 知识库是基于多个过往处理过的信息所 包含的实体构建的； 根据更新后的知识库中的待 处理信息对应的表征向量， 与多个过往处理过的 信息对应的表征向量之间的距离， 确定待处理信 息分别与多个过往处 理过的信息之间的相似度。 权利要求书2页 说明书12页 附图3页 CN 115270751 A 2022.11.01 CN 115270751 A 1.一种信息相似度的确定方法， 其特 征在于， 包括： 获取待处 理信息中包 含的多个实体， 以及所述多个实体之间的关系； 基于所述多个实体以及所述多个实体之间的关系与知识库中包含的实体以及实体之 间的关系的匹配结果， 更新所述知识库； 所述知识库是基于多个过往处理过 的信息所包含 的实体构建的； 根据更新后的知识库中的待处理信 息对应的表征向量， 与所述多个过往处理过的信 息 对应的表征向量之 间的距离， 确定所述待处理信息 分别与所述多个过往处理过的信息之间 的相似度。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于多个实体以及所述关系与知识库 中包含的实体以及实体之间的关系的匹配结果， 更新所述知识库， 包括： 当所述知识库中存在与第 一实体匹配成功的第 二实体， 且所述第 一实体相关的关系与 所述第二实体相关的关系不相等时， 为所述第二实体中添加所述第一实体相关的关系； 当所述知识库中不存在与 所述第一实体匹配成功的实体时， 将所述第 一实体和所述第 一实体相关的关系添加到所述知识库中； 其中， 所述第一实体为所述多个实体中的任意 一个。 3.根据权利要求1或2所述的方法， 其特征在于， 所述多个实体以及所述多个实体之间 的关系与知识库中包 含的实体以及实体之间的关系的匹配过程 为： 将所述多个实体中的任意 一个实体分别与所述知识库中包 含的实体进行匹配； 若所述知识库中存在与所述任意一个实体匹配成功的实体， 则将匹配成功的实体相关 的关系与所述第一实体相关的关系进行匹配。 4.根据权利要求1或2所述的方法， 其特征在于， 所述获取待处理信息中包含的多个实 体， 以及所述多个实体之间的关系， 包括： 将所述待处 理信息转 化为文本向量； 采用预先训练好的神经网络模型， 确定所述文本向量中包含的所述多个实体以及所述 多个实体之间的关系的位置； 根据所述文本向量中所述多个实体以及所述多个实体之间的关系的位置， 确定所述待 处理信息中所述多个实体以及所述多个实体之间的关系的位置； 根据所述待处理信 息中所述多个实体以及所述多个实体之间的关系的位置， 从所述待 处理信息中提取 所述多个实体以及所述多个实体之间的关系。 5.根据权利要求1或2所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 采用图嵌入算法将所述更新后的知识库中的待处理信息和所述多个过往处理过的信 息分别转 化为表征向量。 6.根据权利要求1或2所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据所述待处理信 息分别与 所述多个过往处理过的信 息之间的相似度， 按照相似度递 减的顺序输出设定数量个过往处 理过的信息 。 7.一种信息相似度的确定装置， 其特 征在于， 包括： 获取单元， 用于获取待处 理信息中包 含的多个实体， 以及所述多个实体之间的关系； 处理单元， 用于基于所述多个实体以及所述多个实体之间的关系与知识库中包含的实 体以及实体之间的关系的匹配结果， 更新所述知识库； 所述知识库是基于多个过往处理过权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115270751 A 2的信息所包 含的实体构建的； 所述处理单元， 还用于根据更新后的知识库中的待处理信息对应的表征向量， 与所述 多个过往处理过的信息对应的表征向量之 间的距离， 确定所述待处理信息 分别与所述多个 过往处理过的信息之间的相似度。 8.根据权利要求7 所述的装置， 其特 征在于， 所述处 理单元， 具体用于： 在所述知识库中存在与第 一实体匹配成功的第 二实体， 且所述第 一实体相关的关系与 所述第二实体相关的关系不相等时， 为所述第二实体中添加所述第一实体相关的关系； 在所述知识库中不存在与 所述第一实体匹配成功的实体时， 将所述第 一实体和所述第 一实体相关的关系添加到所述知识库中； 其中， 所述第一实体为所述多个实体中的任意 一个。 9.根据权利要求7或8所述的装置， 其特征在于， 所述处理单元还用于将所述多个实体 以及所述多个实体之间的关系与知识库中包含的实体以及实体之 间的关系进 行匹配， 具体 用于： 将所述多个实体中的任意 一个实体分别与所述知识库中包 含的实体进行匹配； 在所述知识库中存在与所述任意一个实体匹配成功的实体时， 则将匹配成功的实体相 关的关系与所述第一实体相关的关系进行匹配。 10.根据权利要求7或8所述的装置， 其特 征在于， 所述获取 单元， 具体用于： 通过所述处理单元将所述待处理信 息转化为文本向量； 采用预先训练好的神经网络模 型， 确定所述文本 向量中包含的所述多个实体以及所述多个实体之间的关系的位置； 根据 所述文本向量中所述多个实体以及所述多个实体之 间的关系的位置， 确定所述待处理信息 中所述多个实体以及所述多个实体之 间的关系的位置； 根据所述待处理信息中所述多个实 体以及所述多个实体之 间的关系的位置， 从所述待处理信息中提取所述多个实体以及所述 多个实体之间的关系。 11.根据权利要求7或8所述的装置， 其特 征在于， 所述处 理单元， 还用于： 采用图嵌入算法将所述更新后的知识库中的待处理信息和所述多个过往处理过的信 息分别转 化为表征向量。 12.根据权利要求7或8所述的装置， 其特 征在于， 所述处 理单元， 还用于： 根据所述待处理信 息分别与 所述多个过往处理过的信 息之间的相似度， 按照相似度递 减的顺序输出设定数量个过往处 理过的信息 。 13.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存 储器以及控制器； 存储器， 用于存 储程序指令； 控制器， 用于调用所述存储器 中存储的程序指令， 按照获得的程序 执行权利要求1 ‑6中 任一项所述的方法。 14.一种计算机存储介质， 存储有计算机可执行指令， 其特征在于， 所述计算机可执行 指令用于执 行如权利要求1 ‑6中任一权利要求所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115270751 A 3