[发明专利]事件预测方法及装置

权利要求书

1.一种事件预测方法，其特征在于，包括：

获取当前事件，以及所述当前事件所属领域及事件类型；

获取所述领域对应的事件转移图谱，所述事件转移图谱包括不同事件类型之间的转移规律；

根据所述领域对应的事件转移图谱，确定所述当前事件对应的事件类型能够直接转移到的目标事件类型集合，所述目标事件类型集合包括至少一个目标事件类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取与所述目标事件类型相匹配的待推送信息；

推送所述待推送信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取属于同一领域的第一样本数据集合，所述第一样本数据集合中的每一条第一样本数据均包含至少一个事件的事件信息；

根据第一样本数据集合所包含的事件信息训练得到所述事件提取模型；

所述获取当前事件，包括：

获取当前事件数据；

利用所述当前事件所属领域对应的所述事件提取模型，从所述当前事件数据中提取所述当前事件。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取属于同一领域的第二样本数据集合，所述第二样本数据集合中的每一条第二样本数据包括至少一个事件；

分别提取所述每一条第二样本数据所包含的事件，并将所述每一条第二样本数据所包含的事件按照事件发生时间的先后顺序排序，得到所述每一条第二样本数据对应的事件序列；

根据所述每一条第二样本数据对应的所述事件序列，得到不同事件类型之间的事件转移图谱。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述事件转移图谱还包括不同的事件类型之间直接转移的转移概率；

所述根据所述每一条第二样本数据对应的所述事件序列，得到不同事件类型之间的事件转移图谱，包括：

根据所述每一条第二样本数据对应所述事件序列，构建不同事件类型之间的拓扑图，并统计所述全部第二样本数据涉及的各种事件类型之间直接转移的转移概率；

根据所述各个事件类型之间的转移概率及对应的拓扑图，得到所述事件转移图谱。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述统计全部第二样本数据涉及的各种事件类型之间直接转移的转移概率，包括：

对于所述全部第二样本数据涉及的每种事件类型，执行以下操作：

分别统计从所述事件类型直接转移到所述事件类型的各种相邻事件类型的次数；

利用所述事件类型直接转移到所述各种相邻事件类型的次数，分别计算所述事件类型直接转移到所述各种相邻事件类型的转移概率。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述统计全部第二样本数据涉及的各种事件类型之间直接转移的转移概率，包括：

对于所述全部第二样本数据涉及的每种事件类型，执行以下操作：

分别统计从所述事件类型的各种相邻事件类型直接转移到所述事件类型的次数；

利用从所述各种相邻事件类型直接转移到所述事件类型的次数，分别计算从所述各种相邻事件类型直接转移到所述事件类型的转移概率。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述领域对应的事件转移图谱，确定在所述当前事件对应的事件类型下一步发生的目标事件类型集合，包括：

根据所述当前事件所属领域对应的事件转移图谱，查找所述当前事件对应的事件类型直接转移到的待选事件类型集合，所述待选事件类型集合包括至少一个待选事件类型；

按照所述当前事件的事件类型直接转移到所述待选事件类型的转移概率由大到小的顺序，选取前预设数量个所述待选事件类型，得到目标事件类型集合。