(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 202210856974.4 (22)申请日 2022.07.20 (71)申请人 平安国际融资 租赁有限公司 地址 200120 上海市浦东 新区中国 （上海） 自由贸易试验区世纪大道8号上海国 金中心办公楼二期37层 (72)发明人 张景逸　 (74)专利代理 机构 北京辰权知识产权代理有限 公司 11619 专利代理师 付婧 (51)Int.Cl. G06F 40/289(2020.01) G06F 16/36(2019.01) G06F 40/30(2020.01) G06F 16/35(2019.01) (54)发明名称 一种知识抽取方法及应用其的智能客户系 统 (57)摘要 本申请涉及网络安全技术领域， 更为具体来 说， 本申请涉及一种知 识抽取方法及应用其的智 能客户系统。 所述方法包括： 构建文本分析模型； 训练所述文本分析模型； 将待分析文本输入训练 好的所述文本分析模型， 得到待分析文本中每个 词对应的词性， 其中， 所述词性至少包括主语、 谓 语、 宾语和定语； 将定语分别组合到主语、 谓语、 宾语形成语义丰富的短语； 基于所述语义丰富的 短语抽取知识。 本申请使知识抽取既节省了时间 成本， 又减少了对人工操作的依赖， 进而提升了 知识抽取的效率。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 115392239 A 2022.11.25 CN 115392239 A 1.一种知识抽取 方法， 其特 征在于， 所述知识抽取 方法包括： 构建文本分析模型； 训练所述文本分析模型； 将待分析文本输入训练好的所述文本分析模型， 得到待分析文本中每个词对应的词 性， 其中， 所述词性至少包括主语、 谓语、 宾语和定语； 将定语分别组合到主语、 谓语、 宾语形成语义丰富的短语； 基于所述语义丰富的短语抽取知识。 2.根据权利要求1所述的知识抽取方法， 其特征在于， 所述训练所述文本分析模型包 括： 获取训练样本集， 其中， 所述训练样本集 合中包括训练文本； 基于所述训练样本集和预设词性标签生成所述训练文本对应的词性标签； 根据所述训练文本和所述训练文本对应的词性标签训练所述文本分析模型。 3.根据权利要求1所述的知识抽取方法， 其特征在于， 所述将定语分别组合到主语、 谓 语、 宾语形成语义丰富的短语， 包括： 将定语组合到主语形成第一短语； 将定语组合到谓语形成第二短语； 将定语组合到宾语形成第三短语； 将定语组合到除去 主语、 谓语、 宾语和定语的词性， 形成第四短语。 4.根据权利要求3所述的知识抽取方法， 其特征在于， 所述基于所述语义丰富的短语抽 取知识， 包括： 分析所述第一短语、 第二短语、 第三短语和第四短语； 根据分析 结果结合预设知识库抽取知识。 5.根据权利要求4所述的知识抽取方法， 其特征在于， 所述根据分析结果结合预设知识 库抽取知识包括： 根据分析 结果结合预设知识库抽取实体知识； 根据分析 结果结合预设知识库抽取概念知识； 根据分析 结果结合预设知识库抽取实体与实体之间关系的知识。 6.根据权利要求5所述的知识抽取方法， 其特征在于， 在根据分析结果抽取实体与实体 之间关系的知识之后， 还 包括： 将所述实体知识、 所述概念知识和所述实体与实体之间关系的知识存入所述预设知识 库。 7.根据权利要求1所述的知识抽取 方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 若存在无法抽取到知识的短语， 则将所述无法抽取知识到知识对应的短语录入未知语 料库； 由人工梳理所述未知语料库。 8.一种智能客户系统， 其特 征在于， 所述智能客户系统包括： 构建模块， 用于构建文本分析模型； 训练模块， 用于训练所述文本分析模型； 分析模块， 用于将待分析文本输入训练好的所述文本分析模型， 得到待分析文本中每权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115392239 A 2个词对应的词性， 其中， 所述词性至少包括主语、 谓语、 宾语和定语； 组合模块， 用于将定语分别组合到主语、 谓语、 宾语形成语义丰富的短语； 抽取模块， 用于基于所述语义丰富的短语抽取知识。 9.一种计算机设备， 包括存储器和处理器， 其特征在于， 存储器中存储有计算机可读指 令， 计算机可读指 令被处理器执行时， 使 得处理器执行如权利要求 1‑7任一所述的知识抽取 方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该计算机程序被 处理器执行时实现如权利要求1 ‑7任一所述的知识抽取 方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115392239 A 3