一种基于多级注意力网络的审计制度依据问答方法

    公开(公告)号:CN114186068A

    公开(公告)日:2022-03-15

    申请号:CN202111303356.9

    申请日:2021-11-04

    摘要: 本发明公开了一种基于多级注意力网络的审计制度依据问答方法,包括以下步骤:步骤1)提取审计问题描述的主题词;基于LDA主题提取模型获得问题描述中的主题实体;步骤2)生成候选实体集;步骤3)文本编码表示;步骤4)多级注意力计算;步骤5)候选实体评分排序并返回制度依据。该方法针对电力审计问题结合审计知识图谱,采用多级注意力联合编码问题描述和候选实体的特征表示,从候选实体中选择评分最高的实体作为待查询审计问题的制度依据返回答案。该发明可以缓解电力审计中长文本实体带来语义空间较大的问题,有利于减轻审计工作者日常工作负担、提升工作效率。

    一种基于电力审计制度的无监督知识图谱构建方法

    公开(公告)号:CN113360680A

    公开(公告)日:2021-09-07

    申请号:CN202110829109.6

    申请日:2021-07-21

    摘要: 本发明提供了一种基于电力审计制度的无监督知识图谱构建方法,包括以下步骤:步骤1、定义电力审计法律制度文档关键信息的抽取规则,定义三元组类型与内容,并根据定义的三元组生成正则表达式;步骤2、基于步骤1中生成的正则表达式以及输入的审计制度,采用无监督方法自动提取法律制度文档中的关键信息;步骤3、基于步骤2中提取的三元组形式的法律制度文档中的关键信息,根据实体和关系构建知识图谱并保存,同时对关键信息进行上下文编码得到稠密的低维向量语义表示。该方法以根据电力审计相关法律制度提取关键信息并构建知识图谱为目标,便于更好地利用电力审计相关法律制度中的相关信息,为智能问答等下游任务提供基础。