[发明专利]一种基于知识图谱的金融领域知识问答方法

权利要求书

1.一种基于知识图谱的金融领域知识问答方法，其特征在于，具体步骤如下：

(1)使用分类好的金融词典，采用最大向前的遍历方法对用户提交的问题进行切割分析，切割问句得到的关键词集为Sen；

(2)通过深度学习对金融领域的问题进行分类训练，根据问题类别进行数据检索，对数据集进行词汇扩充，扩充词集记为Word；

(3)在模板集Mod中根据问句类型和关键词匹配查询语句进行查询，查询得到的结果作为问题的答案返回；

(4)通过RNN前馈神经网络对金融文本中的词序列进行训练；

(5)通过知识图谱建立金融领域问答与服务系统。

2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的金融领域知识问答方法，其特征在于，所述步骤(1)中得到的关键词集为Sen的具体步骤如下：

(1.1)处理从金融交易平台获取的公开数据，将其导入数据库；

(1.2)将所有管理者及其属性的相关数据Person，用MD5算法加密生成唯一约束主键；

(1.3)创建金融词典，将词典类数据集为stock_dict；

(1.4)定义买入信号类名词数据集为Buysignal，切割得到的买入信号类词语记为Buysignal’；

(1.5)定义城市类名词数据集为City，切割得到的城市类词语记为City’；

(1.6)定义交易数据概念类名词数据集为Concept，切割得到的交易数据概念类词语记为Concept’；

(1.7)定义管理者类名词数据集为Controller，切割得到的管理者类词语记为Controller’；

(1.8)定义公司类名词数据集为Industry，切割得到的公司类词语记为Industry’；

(1.9)定义主体业务类名词数据集为Mainbusiness，切割得到的主体业务类词语记为Mainbusiness’；

(1.10)定义市场类型相关名词数据集为Marketype，切割得到的市场类型相关词语记为Marketype’；

(1.11)定义交易动作类名词数据集为Movement，切割得到的交易动作类词语记为Movement’；

(1.12)定义卖出信号类名词数据集为Sellsignal，切割得到的卖出信号类词语记为Sellsignal’；

(1.13)定义交易数据动作编号类名词数据集为Stockid，切割得到的交易数据动作编号类词语记为Stockid’；

(1.14)定义交易数据名称类名词数据集为Stockname，切割得到的交易数据名称类词语记为Stockname’；

(1.15)定义技术形态类名词数据集为Techform，切割得到的技术形态类词语记为Techform’；

(1.16)定义职务名称类名词数据集为Title，切割得到的职务名称类词语记为Title’；

(1.17)定义高级管理者类名词数据集为Topmanager，切割得到的高级管理者类词语记为Topmanager’；

(1.18)将问句根据词典的分类最大向前遍历进行切割，将切割后得到的关键词记为Sen。