CN113157864A - 关键信息提取方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents

关键信息提取方法、装置、电子设备及介质 Download PDF

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CN113157864A CN202110450577.2A CN202110450577A CN113157864A CN 113157864 A CN113157864 A CN 113157864A CN 202110450577 A CN202110450577 A CN 202110450577A CN 113157864 A CN113157864 A CN 113157864A
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Abstract

本发明涉及智能决策技术，揭露了一种关键信息提取方法，包括：对答案文本进行分词，并对分词后的答案文本进行实体识别处理，得到实体集合，从实体集合中筛选出概念实体集合，并根据概念实体集合和答案文本构建初始概念图，对初始概念图中的顶点进行初始化，得到标准概念图，对标准概念图进行图像卷积，得到顶点权重向量，根据第一注意力权值、第二注意力权值和初始概念图中的顶点计算语义向量，根据语义向量语义文本，并将语义文本作为关键信息在答案文本中标注出来。此外，本发明还涉及区块链技术，所述实体集合可存储于区块链的节点。本发明还揭露一种关键信息提取装置、电子设备以及存储介质。本发明可以解决关键信息提取准确性较低的问题。

Description

关键信息提取方法、装置、电子设备及介质
技术领域
本发明涉及智能决策技术领域，尤其涉及一种关键信息提取方法、装置、电子设备及介质。
背景技术
随着搜索引擎技术的发展，现在的在线搜引擎可以根据用户输入的问题检索到大量且丰富的相关信息，例如，在线搜索引擎有大量健康相关信息，这对有医学问题的用户很有吸引力，用户可以输入问题来获取相关答案。然而在线搜索引擎检索到的答案大多都非常长，不方便用户直接了解关键信息，因此，不能快速准确的获取想要的答案。
发明内容
本发明提供一种关键信息提取方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决关键信息提取准确性较低的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种关键信息提取方法，包括：
获取问题文本及根据所述问题文本检索得到的答案文本，对所述答案文本进行分词，并对分词后的答案文本进行实体识别处理，得到实体集合；
基于图排序算法从所述实体集合中筛选出多个关键概念实体，得到概念实体集合，并根据所述概念实体集合和所述答案文本构建得到初始概念图；
对所述初始概念图中的顶点进行初始化处理，得到标准概念图；
将所述标准概念图输入至预设的图卷积网络中进行图像卷积处理，得到顶点权重向量；
对所述问题文本进行向量化处理，得到隐藏问题向量，将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第一注意力权值公式中，得到第一注意力权值，将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第二注意力权值公式中，得到第二注意力权值；
根据所述第一注意力权值、所述第二注意力权值和所述初始概念图中的顶点计算得到语义向量；
根据所述语义向量得到对应的语义文本，并将所述语义文本作为关键信息标注在所述答案文本中。
可选地，所述根据所述概念实体集合和所述答案文本构建得到初始概念图，包括：
在所述答案文本中搜索所述概念实体集合中关键概念实体对应的句子；
将所述关键概念实体和所述关键概念实体对应的句子作为所述初始概念图的顶点；
若两个所述顶点对应相同的句子，则在两个顶点之间添加一条边，得到初始概念图。
可选地，所述对所述初始概念图中的顶点进行初始化处理，得到标准概念图，包括：
对所述初始概念图中的每个顶点进行信息求和处理，得到每个顶点对应的求和向量；
将所述每个顶点对应的求和向量输入至预设的自注意力机制模块中进行关系捕捉处理，得到隐藏表示向量；
根据所述隐藏表示向量构建得到标准概念图。
可选地，所述对所述初始概念图中的每个顶点进行信息求和处理，得到每个顶点对应的求和向量，包括：
获取所述每个顶点在所述初始概念图中的词信息、绝对位置信息和相对位置信息；
将所述词信息、所述绝对位置信息和所述相对位置信息进行求和处理，得到每个顶点对应的求和向量。
可选地，所述基于图排序算法从所述实体集合中的筛选出多个关键概念实体，得到概念实体集合，包括：
根据所述实体集合构建有向有权图；
计算所述有向有权图中多个节点的权重；
将所述有向有权图中权重超过预设阈值的节点作为所述关键概念实体并进行汇总，得到概念实体集合。
可选地，所述计算所述有向有权图中多个节点的权重，包括：
利用下述权重计算公式计算所述多个节点的权重：
Figure BDA0003038516910000031
其中，WS(Vi)表示节点Vi的权重，d为阻尼系数，In(Vi)为指向节点Vi的节点集合，Out(Vj)为节点Vi所指向的节点集合，Wji为节点Vi和Vj之间的连接权重，Wjk为节点Vk和Vj之间的连接权重。
可选地，所述将所述标准概念图输入至预设的图卷积网络中进行图像卷积处理，得到顶点权重向量，包括：
获取预设的卷积核，对所述标准概念图与所述卷积核做傅里叶变换后相乘，得到特征矩阵；
对所述特征矩阵做傅里叶反变换处理，得到顶点权重向量。
为了解决上述问题，本发明还提供一种关键信息提取装置，所述装置包括：
实体识别模块，用于获取问题文本及根据所述问题文本检索得到的答案文本，对所述答案文本进行分词，并对分词后的答案文本进行实体识别处理，得到实体集合；
初始概念图构建模块，用于基于图排序算法从所述实体集合中筛选出多个关键概念实体，得到概念实体集合，并根据所述概念实体集合和所述答案文本构建得到初始概念图；
初始化模块，用于对所述初始概念图中的顶点进行初始化处理，得到标准概念图；
图像卷积模块，用于将所述标准概念图输入至预设的图卷积网络中进行图像卷积处理，得到顶点权重向量；
注意力权值计算模块，用于对所述问题文本进行向量化处理，得到隐藏问题向量，将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第一注意力权值公式中，得到第一注意力权值，将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第二注意力权值公式中，得到第二注意力权值；
语义向量计算模块，用于根据所述第一注意力权值、所述第二注意力权值和所述初始概念图中的顶点计算得到语义向量，根据所述语义向量得到对应的语义文本，并将所述语义文本作为关键信息标注在所述答案文本中。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
存储器，存储至少一个指令；及
处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现上述所述的关键信息提取方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的关键信息提取方法。
本发明根据概念实体集合和答案文本构建得到初始概念图，利用所述初始概念图清楚且直观的表示出实体之间的关系以及实体与答案文本之间的关系，明确地将文本组织成图形结构以更好地进行对答案文本的分析，对问题文本进行向量化并根据预设的第一注意力权值公式和第二注意力权值公式计算得到第一注意力权值和第二注意力权值，根据所述第一注意力权值、所述第二注意力权值和所述顶点计算得到语义向量，计算得到的语义向量参考了与问题文本相关的两个注意力权值，增强了与问题文本的相关性，提高了语义文本的可信度。因此本发明提出的关键信息提取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决关键信息提取准确性较低的问题。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的关键信息提取方法的流程示意图；
图2为图1所示的关键信息提取方法中其中一个步骤的流程示意图；
图3为本发明一实施例提供的关键信息提取装置的功能模块图；
图4为本发明一实施例提供的实现所述关键信息提取方法的电子设备的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种关键信息提取方法。所述关键信息提取方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述关键信息提取方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。
参照图1所示，为本发明一实施例提供的关键信息提取方法的流程示意图。在本实施例中，所述关键信息提取方法包括：
S1、获取问题文本及根据所述问题文本检索得到的答案文本，对所述答案文本进行分词，并对分词后的答案文本进行实体识别处理，得到实体集合。
本发明实施例中，所述问题文本是指用户在搜索引擎中输入的不同领域的问题，所述答案文本是指搜索引擎中检索出来的所述问题文本对应的答案，例如，本发明实施例中，所述问题文本可以为医学领域的相关问题。
在本发明一个应用场景中，所述问题文本为“治疗心脏早搏有什么办法？”所述答案文本为：“心脏是人体上中枢环节，也是至关重要的几个部位之一，如果心脏异常跳动出现问题是很危险的，一般来说轻微患者是不需要治疗的，也可以使用安慰剂，严重患者可通过药物或射频消融缓解症状，下面我们来具体说一下治疗心脏早搏有什么方法，第一：............。”
本发明实施例对所述答案文本进行分词及实体识别处理，以识别出所述答案文本中具有特定意义的实体，包括人名、地名、机构名及专有名词等。例如，本发明实施例中，可以识别出所述答案文本中的医学实体。
具体地，所述对所述答案文本进行分词，并对分词后的答案文本进行实体识别处理，得到实体集合，包括：
对所述答案文本进行去符号及分词处理，得到分词集；
提取所述分词集中的多个实体，得到实体集合。
详细地，所述去符号是将所述答案文本中的非文字部分进行去除，利用所述搜索引擎检索出所述答案文本对应的答案不一定是规范的纯文本，可能含有部分数字符号或者特殊符号，进行去符号处理可以保留所述答案文本中的文字部分，便于后续进行实体识别。
进一步地，本发明实施例可以利用Jieba分词器对所述答案文本进行分词处理，得到分词集，并采用基于神经网络的实体识别模型从所述分词集中筛选出实体集合。
S2、基于图排序算法从所述实体集合中筛选出多个关键概念实体，得到概念实体集合，并根据所述概念实体集合和所述答案文本构建得到初始概念图。
所述图排序算法是TextRank算法。本发明实施例利用所述图排序算法从所述实体集合中筛选关键概念实体，以所述关键概念实体组成的概念实体集合和所述答案文本构建得到初始概念图。
本发明实施例中，参阅图2所示，所述基于图排序算法从所述实体集合中筛选出多个关键概念实体，得到概念实体集合，包括：
S201、根据所述实体集合构建有向有权图；
S202、计算所述有向有权图中多个节点的权重；
S203、将所述有向有权图中权重超过预设阈值的节点作为所述关键概念实体并进行汇总，得到概念实体集合。
其中，所述有向有权图中的一个节点表示所述实体集合中的一个实体。
详细地，本发明实施例可以利用下述权重计算公式计算所述多个节点的权重：
Figure BDA0003038516910000061
其中，WS(Vi)表示节点Vi的权重，d为阻尼系数，In(Vi)为指向节点Vi的节点集合，Out(Vj)为节点Vi所指向的节点集合，Wji为节点Vi和Vj之间的连接权重，Wjk为节点Vk和Vj之间的连接权重。
详细地，阻尼系数d代表从所述有向有权图中某一特定点指向其他任意点的概率，优选地，所述阻尼系数的取值为0.85。
进一步地，本发明实施例根据所述概念实体集合和所述答案文本构建得到初始概念图，将所述关键概念实体和对应的答案文本以概念图的形式直观的表现出来，更好的展示出关键概念实体之间的关系。
本发明其中一个实施例中，所述根据所述概念实体集合和所述答案文本构建得到初始概念图，包括：
在所述答案文本中搜索所述概念实体集合中关键概念实体对应的句子；
将所述关键概念实体和所述关键概念实体对应的句子作为所述初始概念图的顶点；
若两个所述顶点对应相同的句子，则在两个顶点之间添加一条边，得到初始概念图。
详细地，在所述答案文本中搜索出关键概念实体对应的句子，可能只有一个对应的句子，也可能存在多个对应的句子，将所述关键概念实体和其对应的句子作为顶点，若两个顶点中含有相同的句子，即两个顶点共享一个句子，则在两个顶点之间添加一条边，若两个顶点之间没有共享的句子，故无需添加边，最后得到初始概念图。
S3、对所述初始概念图中的顶点进行初始化处理，得到标准概念图。
本发明实施例中，对所述初始概念图中的顶点进行初始化处理可以将捕捉到顶点上下文的信息和其它位置信息，使得顶点的信息更加丰富。
本发明其中一个实施例中，所述对所述初始概念图中的顶点进行初始化处理，得到标准概念图，包括：
对所述初始概念图中的每个顶点进行信息求和处理，得到每个顶点对应的求和向量；
将所述每个顶点对应的求和向量输入至预设的自注意力机制模块中进行关系捕捉处理，得到隐藏表示向量；
根据所述隐藏表示向量构建得到标准概念图。
详细地，每个顶点在所述初始概念图中都有对应的信息，对所述初始概念图中的每个顶点都进行信息求和处理，得到每个顶点对应的求和向量，所述自注意力机制模块用于捕捉上下文的关系信息，将所述每个顶点对应的求和向量输入至预设的自注意力机制模块中进行关系捕捉处理，得到隐藏表示向量，所述隐藏表示向量即为经过初始化处理后的每个顶点，根据所述隐藏表示向量可以构建得到标准概念图。
具体地，所述对所述初始概念图中的每个顶点进行信息求和处理，得到每个顶点对应的求和向量，包括：
获取所述每个顶点在所述初始概念图中的词信息、绝对位置信息和相对位置信息；
将所述词信息、所述绝对位置信息和所述相对位置信息进行求和处理，得到每个顶点对应的求和向量。
进一步地，本发明实施例将所述求和向量输入至所述自注意力机制模块中，可以得到隐藏表示向量，其中，所述自注意力机制模块可以显式地建模出单词之间的相互关系，以捕获顶点的上下文。
S4、将所述标准概念图输入至预设的图卷积网络中进行图像卷积处理，得到顶点权重向量。
本发明实施例中，所述预设的图卷积网络是针对图像的卷积神经网络，利用所述图卷积神经网络对所述标准概念图进行图像卷积处理，可以输出卷积网络进行聚合期间的重要权重向量。
具体地，所述将所述标准概念图输入至预设的图卷积网络中进行图像卷积处理，得到顶点权重向量，包括：
获取预设的卷积核，对所述标准概念图与所述卷积核做傅里叶变换后相乘，得到特征矩阵；
对所述特征矩阵做傅里叶反变换处理，得到顶点权重向量。
详细地，所述卷积核即为filter函数。
具体地，所述对所述标准概念图与所述卷积核做傅里叶变换后相乘，得到特征矩阵，包括：
利用如下公式对所述标准概念图与所述卷积核做傅里叶变换后相乘，得到特征矩阵：
g*x＝U(UTg·UTx)
其中，g为所述卷积核，x为所述标准概念图，U为傅里叶变换的基，T为固定参数。
S5、对所述问题文本进行向量化处理，得到隐藏问题向量，将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第一注意力权值公式中，得到第一注意力权值，将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第二注意力权值公式中，得到第二注意力权值。
本发明实施例中，对所述问题文本进行向量化处理，转换生成隐藏问题向量，便于后续计算，将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第一注意力权值公式和预设的第二注意力权值公式中，根据公式计算出对应的注意力权值，作为后续计算语义向量的权重标准。
具体地，利用Transfomer模型对所述问题文本进行向量化处理，得到隐藏问题向量。
进一步地，所述将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第一注意力权值公式中，得到第一注意力权值，将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第二注意力权值公式中，得到第二注意力权值，包括：
将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第一注意力权值公式中，得到第一注意力权值：
Figure BDA0003038516910000091
其中，αi为所述第一注意力权值，exp为指数函数，q为所述问题隐藏向量，gi为所述顶点权重向量。
将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第二注意力权值公式中，得到第二注意力权值：
Figure BDA0003038516910000092
ti＝RNN(ti-1，ci-1)
其中，βi为所述第二注意力权值，ti为所述顶点的隐藏状态表示。
S6、根据所述第一注意力权值、所述第二注意力权值和所述初始概念图中的顶点计算得到语义向量。
本发明实施例中，根据所述第一注意力权值、所述第二注意力权值和所述初始概念图中的顶点计算得到语义向量，所述语义向量融合了所述第一注意力权值和所述第二注意力权值，表达出的语义信息更加丰富和立体。
具体地，所述根据所述第一注意力权值、所述第二注意力权值和所述初始概念图中的顶点计算得到语义向量，包括
利用如下公式计算得到语义向量：
Ci＝∑Ψivi
Ψi＝softmax(γαi+(1-γ)βi)
其中，ci为语义向量，Ψi为最终注意力权值，vi为所述初始概念图中的顶点。
S7、根据所述语义向量得到对应的语义文本，并将所述语义文本作为关键信息标注在所述答案文本中。
本发明实施例中，将所述语义向量映射至预设的空间中得到所述语义向量对应的语义文本，并将所述语义文本作为关键信息提取输出。所述预设的标注方式可以是将所述答案文本中的关键信息所在的区域进行框选标注，利用预设的标注方式将所述关键信息在所述答案文本中标注出来便于直观了解总结后的答案。
本发明通过根据概念实体集合和答案文本构建得到初始概念图，利用所述初始概念图清楚且直观的表示出实体之间的关系以及实体与答案文本之间的关系，明确地将文本组织成图形结构可以更好地进行对答案文本的分析，对问题文本进行向量化并根据预设的第一注意力权值公式和第二注意力权值公式计算得到第一注意力权值和第二注意力权值，根据所述第一注意力权值、所述第二注意力权值和所述顶点计算得到语义向量，计算得到的语义向量参考了与问题文本相关的两个注意力权值，增强了与问题文本的相关性，提高了语义文本的可信度。因此本发明提出的关键信息提取方法可以解决关键信息提取准确性较低的问题。
如图3所示，是本发明一实施例提供的关键信息提取装置的功能模块图。
本发明所述关键信息提取装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述关键信息提取装置100可以包括实体识别模块101、初始概念图构建模块102、初始化模块103、图像卷积模块104、注意力权值计算模块105及语义向量计算模块106。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述实体识别模块101，用于获取问题文本及根据所述问题文本检索得到的答案文本，对所述答案文本进行分词，并对分词后的答案文本进行实体识别处理，得到实体集合；
所述初始概念图构建模块102，用于基于图排序算法从所述实体集合中筛选出多个关键概念实体，得到概念实体集合，并根据所述概念实体集合和所述答案文本构建得到初始概念图；
所述初始化模块103，用于对所述初始概念图中的顶点进行初始化处理，得到标准概念图；
所述图像卷积模块104，用于将所述标准概念图输入至预设的图卷积网络中进行图像卷积处理，得到顶点权重向量；
所述注意力权值计算模块105，用于对所述问题文本进行向量化处理，得到隐藏问题向量，将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第一注意力权值公式中，得到第一注意力权值，将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第二注意力权值公式中，得到第二注意力权值；
所述语义向量计算模块106，用于根据所述第一注意力权值、所述第二注意力权值和所述初始概念图中的顶点计算得到语义向量，根据所述语义向量得到对应的语义文本，并将所述语义文本作为关键信息标注在所述答案文本中。
详细地，所述关键信息提取装置100各模块的具体实施方式如下：
步骤一、所述实体识别模块101获取问题文本及根据所述问题文本检索得到的答案文本，对所述答案文本进行分词，并对分词后的答案文本进行实体识别处理，得到实体集合。
本发明实施例中，所述问题文本是指用户在搜索引擎中输入的不同领域的问题，所述答案文本是指搜索引擎中检索出来的所述问题文本对应的答案，例如，本发明实施例中，所述问题文本可以为医学领域的相关问题。
在本发明一个应用场景中，所述问题文本为“治疗心脏早搏有什么办法？”所述答案文本为：“心脏是人体上中枢环节，也是至关重要的几个部位之一，如果心脏异常跳动出现问题是很危险的，一般来说轻微患者是不需要治疗的，也可以使用安慰剂，严重患者可通过药物或射频消融缓解症状，下面我们来具体说一下治疗心脏早搏有什么方法，第一：............。”
本发明实施例对所述答案文本进行分词及实体识别处理，以识别出所述答案文本中具有特定意义的实体，包括人名、地名、机构名及专有名词等。例如，本发明实施例中，可以识别出所述答案文本中的医学实体。
具体地，所述实体识别模块101对所述答案文本进行分词，并对分词后的答案文本进行实体识别处理，得到实体集合，包括：
对所述答案文本进行去符号及分词处理，得到分词集；
提取所述分词集中的多个实体，得到实体集合。
详细地，所述去符号是将所述答案文本中的非文字部分进行去除，利用所述搜索引擎检索出所述答案文本对应的答案不一定是规范的纯文本，可能含有部分数字符号或者特殊符号，进行去符号处理可以保留所述答案文本中的文字部分，便于后续进行实体识别。
进一步地，本发明实施例可以利用Jieba分词器对所述答案文本进行分词处理，得到分词集，并采用基于神经网络的实体识别模型从所述分词集中筛选出实体集合。
步骤二、所述初始概念图构建模块102基于图排序算法从所述实体集合中筛选出多个关键概念实体，得到概念实体集合，并根据所述概念实体集合和所述答案文本构建得到初始概念图。
所述图排序算法是TextRank算法。本发明实施例利用所述图排序算法从所述实体集合中筛选关键概念实体，以所述关键概念实体组成的概念实体集合和所述答案文本构建得到初始概念图。
本发明实施例中，所述初始概念图构建模块102基于图排序算法从所述实体集合中筛选出多个关键概念实体，得到概念实体集合，包括：
根据所述实体集合构建有向有权图；
计算所述有向有权图中多个节点的权重；
将所述有向有权图中权重超过预设阈值的节点作为所述关键概念实体并进行汇总，得到概念实体集合。
其中，所述有向有权图中的一个节点表示所述实体集合中的一个实体。
详细地，本发明实施例可以利用下述权重计算公式计算所述多个节点的权重：
Figure BDA0003038516910000121
其中，WS(Vi)表示节点Vi的权重，d为阻尼系数，In(Vi)为指向节点Vi的节点集合，Out(Vj)为节点Vi所指向的节点集合，Wji为节点Vi和Vj之间的连接权重，Wjk为节点Vk和Vj之间的连接权重。
详细地，阻尼系数d代表从所述有向有权图中某一特定点指向其他任意点的概率，优选地，所述阻尼系数的取值为0.85。
进一步地，本发明实施例根据所述概念实体集合和所述答案文本构建得到初始概念图，将所述关键概念实体和对应的答案文本以概念图的形式直观的表现出来，更好的展示出关键概念实体之间的关系。
本发明其中一个实施例中，所述根据所述概念实体集合和所述答案文本构建得到初始概念图，包括：
在所述答案文本中搜索所述概念实体集合中关键概念实体对应的句子；
将所述关键概念实体和所述关键概念实体对应的句子作为所述初始概念图的顶点；
若两个所述顶点对应相同的句子，则在两个顶点之间添加一条边，得到初始概念图。
详细地，在所述答案文本中搜索出关键概念实体对应的句子，可能只有一个对应的句子，也可能存在多个对应的句子，将所述关键概念实体和其对应的句子作为顶点，若两个顶点中含有相同的句子，即两个顶点共享一个句子，则在两个顶点之间添加一条边，若两个顶点之间没有共享的句子，故无需添加边，最后得到初始概念图。
步骤三、所述初始化模块103对所述初始概念图中的顶点进行初始化处理，得到标准概念图。
本发明实施例中，对所述初始概念图中的顶点进行初始化处理可以将捕捉到顶点上下文的信息和其它位置信息，使得顶点的信息更加丰富。
本发明其中一个实施例中，所述初始化模块103对所述初始概念图中的顶点进行初始化处理，得到标准概念图，包括：
对所述初始概念图中的每个顶点进行信息求和处理，得到每个顶点对应的求和向量；
将所述每个顶点对应的求和向量输入至预设的自注意力机制模块中进行关系捕捉处理，得到隐藏表示向量；
根据所述隐藏表示向量构建得到标准概念图。
详细地，每个顶点在所述初始概念图中都有对应的信息，对所述初始概念图中的每个顶点都进行信息求和处理，得到每个顶点对应的求和向量，所述自注意力机制模块用于捕捉上下文的关系信息，将所述每个顶点对应的求和向量输入至预设的自注意力机制模块中进行关系捕捉处理，得到隐藏表示向量，所述隐藏表示向量即为经过初始化处理后的每个顶点，根据所述隐藏表示向量可以构建得到标准概念图。
具体地，所述对所述初始概念图中的每个顶点进行信息求和处理，得到每个顶点对应的求和向量，包括：
获取所述每个顶点在所述初始概念图中的词信息、绝对位置信息和相对位置信息；
将所述词信息、所述绝对位置信息和所述相对位置信息进行求和处理，得到每个顶点对应的求和向量。
进一步地，本发明实施例将所述求和向量输入至所述自注意力机制模块中，可以得到隐藏表示向量，其中，所述自注意力机制模块可以显式地建模出单词之间的相互关系，以捕获顶点的上下文。
步骤四、所述图像卷积模块104将所述标准概念图输入至预设的图卷积网络中进行图像卷积处理，得到顶点权重向量。
本发明实施例中，所述预设的图卷积网络是针对图像的卷积神经网络，利用所述图卷积神经网络对所述标准概念图进行图像卷积处理，可以输出卷积网络进行聚合期间的重要权重向量。
具体地，所述图像卷积模块104将所述标准概念图输入至预设的图卷积网络中进行图像卷积处理，得到顶点权重向量，包括：
获取预设的卷积核，对所述标准概念图与所述卷积核做傅里叶变换后相乘，得到特征矩阵；
对所述特征矩阵做傅里叶反变换处理，得到顶点权重向量。
详细地，所述卷积核即为filter函数。
具体地，所述对所述标准概念图与所述卷积核做傅里叶变换后相乘，得到特征矩阵，包括：
利用如下公式对所述标准概念图与所述卷积核做傅里叶变换后相乘，得到特征矩阵：
g*x＝U(UTg·UTx)
其中，g为所述卷积核，x为所述标准概念图，U为傅里叶变换的基，T为固定参数。
步骤五、所述注意力权值计算模块105对所述问题文本进行向量化处理，得到隐藏问题向量，将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第一注意力权值公式中，得到第一注意力权值，将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第二注意力权值公式中，得到第二注意力权值。
本发明实施例中，对所述问题文本进行向量化处理，转换生成隐藏问题向量，便于后续计算，将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第一注意力权值公式和预设的第二注意力权值公式中，根据公式计算出对应的注意力权值，作为后续计算语义向量的权重标准。
具体地，利用Transfomer模型对所述问题文本进行向量化处理，得到隐藏问题向量。
进一步地，所述将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第一注意力权值公式中，得到第一注意力权值，将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第二注意力权值公式中，得到第二注意力权值，包括：
将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第一注意力权值公式中，得到第一注意力权值：
Figure BDA0003038516910000151
其中，αi为所述第一注意力权值，exp为指数函数，q为所述问题隐藏向量，gi为所述顶点权重向量。
将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第二注意力权值公式中，得到第二注意力权值：
Figure BDA0003038516910000152
ti＝RNN(ti-1，ci-1)
其中，βi为所述第二注意力权值，ti为所述顶点的隐藏状态表示。
步骤六、所述语义向量计算模块106根据所述第一注意力权值、所述第二注意力权值和所述初始概念图中的顶点计算得到语义向量。
本发明实施例中，根据所述第一注意力权值、所述第二注意力权值和所述初始概念图中的顶点计算得到语义向量，所述语义向量融合了所述第一注意力权值和所述第二注意力权值，表达出的语义信息更加丰富和立体。
具体地，所述语义向量计算模块106根据所述第一注意力权值、所述第二注意力权值和所述初始概念图中的顶点计算得到语义向量，包括
利用如下公式计算得到语义向量：
ci＝∑Ψivi
Ψi＝softmax(γαi+(1-γ)βi)
其中，ci为语义向量，Ψi为最终注意力权值，vi为所述初始概念图中的顶点，
步骤七、所述语义向量计算模块106根据所述语义向量得到对应的语义文本，并将所述语义文本作为关键信息标注在所述答案文本中。
本发明实施例中，将所述语义向量映射至预设的空间中得到所述语义向量对应的语义文本，并将所述语义文本作为关键信息提取输出。所述预设的标注方式可以是将所述答案文本中的关键信息所在的区域进行框选标注，利用预设的标注方式将所述关键信息在所述答案文本中标注出来便于直观了解总结后的答案。
如图4所示，是本发明一实施例提供的实现关键信息提取方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11和总线，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如关键信息提取程序12。
其中，所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(SecureDigital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如关键信息提取程序12的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如关键信息提取程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。
所述总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
图4仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图4示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
进一步地，所述电子设备1还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备1与其他电子设备之间建立通信连接。
可选地，该电子设备1还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的关键信息提取程序12是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
获取问题文本及根据所述问题文本检索得到的答案文本，对所述答案文本进行分词，并对分词后的答案文本进行实体识别处理，得到实体集合；
基于图排序算法从所述实体集合中筛选出多个关键概念实体，得到概念实体集合，并根据所述概念实体集合和所述答案文本构建得到初始概念图；
对所述初始概念图中的顶点进行初始化处理，得到标准概念图；
将所述标准概念图输入至预设的图卷积网络中进行图像卷积处理，得到顶点权重向量；
对所述问题文本进行向量化处理，得到隐藏问题向量，将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第一注意力权值公式中，得到第一注意力权值，将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第二注意力权值公式中，得到第二注意力权值；
根据所述第一注意力权值、所述第二注意力权值和所述初始概念图中的顶点计算得到语义向量，根据所述语义向量得到对应的语义文本，并将所述语义文本作为关键信息标注在所述答案文本中。
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考图1至图4对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
获取问题文本及根据所述问题文本检索得到的答案文本，对所述答案文本进行分词，并对分词后的答案文本进行实体识别处理，得到实体集合；
基于图排序算法从所述实体集合中筛选出多个关键概念实体，得到概念实体集合，并根据所述概念实体集合和所述答案文本构建得到初始概念图；
对所述初始概念图中的顶点进行初始化处理，得到标准概念图；
将所述标准概念图输入至预设的图卷积网络中进行图像卷积处理，得到顶点权重向量；
对所述问题文本进行向量化处理，得到隐藏问题向量，将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第一注意力权值公式中，得到第一注意力权值，将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第二注意力权值公式中，得到第二注意力权值；
根据所述第一注意力权值、所述第二注意力权值和所述初始概念图中的顶点计算得到语义向量，根据所述语义向量得到对应的语义文本，并将所述语义文本作为关键信息标注在所述答案文本中。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种关键信息提取方法，其特征在于，所述方法包括：
获取问题文本及根据所述问题文本检索得到的答案文本，对所述答案文本进行分词，并对分词后的答案文本进行实体识别处理，得到实体集合；
基于图排序算法从所述实体集合中筛选出多个关键概念实体，得到概念实体集合，并根据所述概念实体集合和所述答案文本构建得到初始概念图；
对所述初始概念图中的顶点进行初始化处理，得到标准概念图；
将所述标准概念图输入至预设的图卷积网络中进行图像卷积处理，得到顶点权重向量；
对所述问题文本进行向量化处理，得到隐藏问题向量，将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第一注意力权值公式中，得到第一注意力权值，将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第二注意力权值公式中，得到第二注意力权值；
根据所述第一注意力权值、所述第二注意力权值和所述初始概念图中的顶点计算得到语义向量；
根据所述语义向量得到对应的语义文本，并将所述语义文本作为关键信息标注在所述答案文本中。
2.如权利要求1所述的关键信息提取方法，其特征在于，所述根据所述概念实体集合和所述答案文本构建得到初始概念图，包括：
在所述答案文本中搜索所述概念实体集合中关键概念实体对应的句子；
将所述关键概念实体和所述关键概念实体对应的句子作为所述初始概念图的顶点；
若两个所述顶点对应相同的句子，则在两个顶点之间添加一条边，得到初始概念图。
3.如权利要求1所述的关键信息提取方法，其特征在于，所述对所述初始概念图中的顶点进行初始化处理，得到标准概念图，包括：
对所述初始概念图中的每个顶点进行信息求和处理，得到每个顶点对应的求和向量；
将所述每个顶点对应的求和向量输入至预设的自注意力机制模块中进行关系捕捉处理，得到隐藏表示向量；
根据所述隐藏表示向量构建得到标准概念图。
4.如权利要求3所述的关键信息提取方法，其特征在于，所述对所述初始概念图中的每个顶点进行信息求和处理，得到每个顶点对应的求和向量，包括：
获取所述每个顶点在所述初始概念图中的词信息、绝对位置信息和相对位置信息；
将所述词信息、所述绝对位置信息和所述相对位置信息进行求和处理，得到每个顶点对应的求和向量。
5.如权利要求1所述的关键信息提取方法，其特征在于，所述基于图排序算法从所述实体集合中的筛选出多个关键概念实体，得到概念实体集合，包括：
根据所述实体集合构建有向有权图；
计算所述有向有权图中多个节点的权重；
将所述有向有权图中权重超过预设阈值的节点作为所述关键概念实体并进行汇总，得到概念实体集合。
6.如权利要求5所述的关键信息提取方法，其特征在于，所述计算所述有向有权图中多个节点的权重，包括：
利用下述权重计算公式计算所述多个节点的权重：
Figure FDA0003038516900000021
其中，WS(Vi)表示节点Vi的权重，d为阻尼系数，In(Vi)为指向节点Vi的节点集合，Out(Vj)为节点Vi所指向的节点集合，Wji为节点Vi和Vj之间的连接权重，Wjk为节点Vk和Vj之间的连接权重。
7.如权利要求1所述的关键信息提取方法，其特征在于，所述将所述标准概念图输入至预设的图卷积网络中进行图像卷积处理，得到顶点权重向量，包括：
获取预设的卷积核，对所述标准概念图与所述卷积核做傅里叶变换后相乘，得到特征矩阵；
对所述特征矩阵做傅里叶反变换处理，得到顶点权重向量。
8.一种关键信息提取装置，其特征在于，所述装置包括：
实体识别模块，用于获取问题文本及根据所述问题文本检索得到的答案文本，对所述答案文本进行分词，并对分词后的答案文本进行实体识别处理，得到实体集合；
初始概念图构建模块，用于基于图排序算法从所述实体集合中筛选出多个关键概念实体，得到概念实体集合，并根据所述概念实体集合和所述答案文本构建得到初始概念图；
初始化模块，用于对所述初始概念图中的顶点进行初始化处理，得到标准概念图；
图像卷积模块，用于将所述标准概念图输入至预设的图卷积网络中进行图像卷积处理，得到顶点权重向量；
注意力权值计算模块，用于对所述问题文本进行向量化处理，得到隐藏问题向量，将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第一注意力权值公式中，得到第一注意力权值，将所述隐藏问题向量和所述顶点权重向量输入至预设的第二注意力权值公式中，得到第二注意力权值；
语义向量计算模块，用于根据所述第一注意力权值、所述第二注意力权值和所述初始概念图中的顶点计算得到语义向量，根据所述语义向量得到对应的语义文本，并将所述语义文本作为关键信息标注在所述答案文本中。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任意一项所述的关键信息提取方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的关键信息提取方法。
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