[发明专利]一种网情数据的检索方法、系统、电子设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 202210921831.7 申请日: 2022-08-02
公开(公告)号: CN115168751A 公开(公告)日: 2022-10-11
发明(设计)人: 李学环;鲜学丰;李娇娇;陈珂 申请(专利权)人: 苏州市职业大学
主分类号: G06F16/9537 分类号: G06F16/9537;G06F40/295;G06F40/242;G06F40/216;G06N3/04
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 耿苑
地址: 215104 江苏省*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 数据 检索 方法 系统 电子设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种网情数据的检索方法,其特征在于,包括:

按照逻辑符号将兴趣点表达式拆分为多个关键词,将与待匹配流内容匹配的关键词所在的兴趣点表达式设置为备选兴趣点表达式;

对所述备选兴趣点表达式进行逻辑拆解,得到递归封装数据结构;

将所述待匹配流内容与所述递归封装数据结构进行匹配,得到网情数据检索结果。

2.根据权利要求1所述网情数据的检索方法,其特征在于,所述将与待匹配流内容匹配的关键词所在的兴趣点表达式设置为备选兴趣点表达式,包括:

根据词性构建关键词字典;其中,所述关键词字典中的元素为所属词性关键词到兴趣点表达式ID的倒排集合映射关系;

将所述待匹配内容与所述关键词字典中的关键词进行匹配,并将匹配命中的关键词所在的兴趣点表达式设置为所述备选兴趣点表达式;

相应的,还包括:

将所述备选兴趣点表达式添加至预匹配集合。

3.根据权利要求1所述网情数据的检索方法,其特征在于,对所述备选兴趣点表达式进行逻辑拆解,得到递归封装数据结构,包括:

对所述备选兴趣点表达式进行逻辑拆解,得到每一所述备选兴趣点表达式对应的递归封装数据结构,并对所述递归封装数据结构进行序列化;

其中,所述递归封装数据结构包括ANDS数组、ORS数组、最细粒度关键词和关键词词性,所述ANDS数组为备选兴趣点表达式中表示逻辑与运算的表达式列表,所述ORS数组为备选兴趣点表达式中表示逻辑或运算的表达式列表。

4.根据权利要求3所述网情数据的检索方法,其特征在于,将所述待匹配流内容与所述递归封装数据结构进行匹配,得到网情数据检索结果,包括:

利用所述最细粒度关键词对所述待匹配流内容进行匹配,得到第一匹配结果;

和/或,利用ANDS数组对所述待匹配流内容进行匹配,得到第二匹配结果;

和/或,利用ORS数组对所述待匹配流内容进行匹配,得到第三匹配结果;

判断所述第一匹配结果、所述第二匹配结果或所述第三匹配结果是否为匹配成功;

若是,则将所述待匹配流内容设置为网情数据检索结果;

若否,则判定网情数据检索失败。

5.根据权利要求1所述网情数据的检索方法,其特征在于,在得到网情数据检索结果之后,还包括:

生成所述网情数据检索结果对应的文本DAG图;

利用所述文本DAG图进行最大概率路径计算,得到分词结果;

按照所述分词结果对所述网情数据检索结果进行筛选,以便去除不符合所述分词结果的文本。

6.根据权利要求1所述网情数据的检索方法,其特征在于,在得到网情数据检索结果之后,还包括:

利用预训练标注模型对所述网情数据检索结果进行命名实体识别,根据命名实体识别结果对所述网情数据检索结果进行筛选,以便去除不符合所述命名实体识别结果的文本。

7.根据权利要求1所述网情数据的检索方法,其特征在于,在得到网情数据检索结果之后,还包括:

利用地域词推理层级知识图对所述网情数据检索结果进行筛选,以便去除不符合所述地域词推理层级知识图的文本。

8.一种网情数据的检索系统,其特征在于,包括:

表达式筛选模块,用于按照逻辑符号将兴趣点表达式拆分为多个关键词,将与待匹配流内容匹配的关键词所在的兴趣点表达式设置为备选兴趣点表达式;

逻辑拆解模块,用于对所述备选兴趣点表达式进行逻辑拆解,得到递归封装数据结构;

匹配模块,用于将所述待匹配流内容与所述递归封装数据结构进行匹配,得到网情数据检索结果。

9.一种电子设备,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述网情数据的检索方法的步骤。

10.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时,实现如权利要求1至7任一项所述网情数据的检索方法的步骤。

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