[发明专利]一种数据分析方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种数据分析方法，其特征在于，包括：

获取舆情数据；

对所述舆情数据进行实体抽取，得到多个实体；

根据所述舆情数据对所述多个实体进行关系抽取，得到多个关系对；

确定所述多个关系对中每个关系对包括的各实体对应的标准命名；

将所述每个关系对包括的各实体间的关系映射为所述每个关系对包括的各实体对应的标准命名间的关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述舆情数据进行实体抽取，得到多个实体，包括：

对所述舆情数据包括的多个词进行编码，得到第一词向量集合，所述第一词向量集合包括所述多个词中每个词的词向量；

对所述第一词向量集合进行词汇增强，得到第二词向量集合；

基于所述第二词向量集合进行实体识别，得到多个实体。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述舆情数据对所述多个实体进行关系抽取，得到多个关系对，包括：

根据所述多个实体获得目标实体对；

从所述舆情数据中确定出包括所述目标实体对的目标句子，并标注所述目标实体对中各实体在所述目标句子中的位置信息；

将所述目标句子以及所述目标实体对中各实体在所述目标句子中的位置信息输入关系预测模型以进行关系预测，得到所述目标实体对中各实体间的关系；

根据所述目标实体对以及所述目标实体对中各实体间的关系构建目标关系对，并得到包括所述目标关系对的多个关系对。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述目标句子以及所述目标实体对中各实体在所述目标句子中的位置信息输入关系预测模型以进行关系预测，得到所述目标实体对中各实体间的关系，包括：

利用关系预测模型包括的编码层根据所述目标句子以及所述目标实体对中各实体在所述目标实体对中的位置信息进行编码处理，得到对所述目标实体对中各实体的编码结果；

利用所述关系预测模型包括的池化层对所述目标实体对中各实体的编码结果进行池化处理，得到对所述目标实体对中各实体的池化结果；

利用所述关系预测模型包括的分类层对所述目标实体对中各实体的池化结果执行分类操作，得到所述目标实体对中各实体间的关系。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述多个关系对中每个关系对包括的各实体对应的标准命名，包括：

将所述多个关系对中的各第一类型的实体与数据库包括的各标准命名进行匹配，以从所述数据库中确定出所述各第一类型的实体对应的标准命名；

根据第二类型的实体与标准命名的对应关系确定出所述多个关系对中的各第二类型的实体对应的标准命名，所述第一类型与所述第二类型不同。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述多个关系对中的各第一类型的实体与数据库包括的各标准命名进行匹配，以从所述数据库中确定出所述各第一类型的实体对应的标准命名，包括：

通过短文本匹配模型计算所述多个关系对中各第一类型的实体与数据库包括的各个标准命名之间的关系系数；

根据所述各第一类型的实体与数据库包括的各个标准命名之间的关系系数，从所述数据库中确定出与各第一类型的实体间关系系数大于等于预设值的标准命名，作为各第一类型的实体对应的标准命名。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述舆情数据中的目标句子进行情感极性分析，得到所述目标句子包括的目标实体以所述目标实体的情感极性标签；

确定所述目标实体对应的目标标准命名以及所述目标标准命名关联的其它标准命名；

根据所述目标实体的情感极性标签，确定所述舆情数据对所述目标实体对应的目标标准命名的影响情况以及对所述其它标准命名的影响情况。