[发明专利]一种通用文本内容挖掘方法、装置、服务器及存储介质

权利要求书

1.一种通用文本内容挖掘方法，其特征在于，包括：

获取包含目标实体以及目标特征的目标问题；其中，所述目标实体为所述目标问题在知识图谱中匹配到的实体；所述目标特征为所述目标实体在所述知识图谱中匹配到的属性；

将所述目标实体、所述目标特征以及目标文本输入预先构建的答案预测模型中，通过所述答案预测模型确定目标问题的答案在所述目标文本中的起始位置和结束位置，其中所述答案预测模型是预先依据包含样本实体和样本特征的样本问题以及样本答案在文本中的起始位置和结束位置训练得到的，所述答案预测模型为边界模型；

其中，获取包含目标实体以及目标特征的目标问题之后，还包括：

将所述目标实体与所述目标特征作为问题识别模型的输入，通过所述问题识别模型将所述目标实体的词向量，依据知识库确定的所述目标实体的类型，以及依据知识库确定的所述目标实体的候选特征与所述目标特征进行比较，并依据比较结果确定所述目标实体与所述目标特征是否关联；

若不关联，则停止操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述答案预测模型依次包括输入层，双向LSTM层、关注层、两层双向LSTM层和输出层，其中所述关注层用于将问题与目标文本进行双向匹配。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述答案预测模型确定目标问题的答案在所述目标文本中的起始位置和结束位置之后，还包括：

依据答案在所述目标文本中的起始位置和结束位置确定答案内容；

将所述答案内容和所述目标特征作为预设构建的答案约束模型，通过所述答案约束模型确定所述答案内容与所述目标特征之间是否关联；

若不关联，则剔除答案内容。

4.一种通用文本内容挖掘装置，其特征在于，包括：

问题获取模块，用于获取包含目标实体以及目标特征的目标问题；其中，所述目标实体为所述目标问题在知识图谱中匹配到的实体；所述目标特征为所述目标实体在所述知识图谱中匹配到的属性；

实体特征比较模块，用于在获取包含目标实体以及目标特征的目标问题之后，将所述目标实体与所述目标特征作为问题识别模型的输入，通过所述问题识别模型将所述目标实体的词向量，依据知识库确定的所述目标实体的类型，以及依据知识库确定的所述目标实体的候选特征与所述目标特征进行比较，并依据比较结果确定所述目标实体与所述目标特征是否关联；若不关联，则停止操作；

答案位置确定模块，用于将所述目标实体、所述目标特征以及目标文本输入预先构建的答案预测模型中，通过所述答案预测模型确定目标问题的答案在所述目标文本中的起始位置和结束位置，其中所述答案预测模型是预先依据包含样本实体和样本特征的样本问题以及样本答案在文本中的起始位置和结束位置训练得到的，所述答案预测模型为边界模型。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述答案预测模型依次包括输入层，双向LSTM层、关注层、两层双向LSTM层和输出层，其中所述关注层用于将问题与目标文本进行双向匹配。

6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，还包括：

答案内容确定模块，用于通过所述答案预测模型确定目标问题的答案在所述目标文本中的起始位置和结束位置之后，依据答案在所述目标文本中的起始位置和结束位置确定答案内容；

内容特征关联确定模块，用于将所述答案内容和所述目标特征作为预设构建的答案约束模型，通过所述答案约束模型确定所述答案内容与所述目标特征之间是否关联；若不关联，则剔除答案内容。

7.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-3中任一所述的通用文本内容挖掘方法。

8.一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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一所述的通用文本内容挖掘方法。