(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210308591.3 (22)申请日 2022.03.24 (71)申请人 北京明略昭辉科技有限公司 地址 100098 北京市海淀区北三环西路25 号27号楼二层2020室 (72)发明人 古仁华　付骁弈　 (74)专利代理 机构 北京华夏泰和知识产权代理 有限公司 1 1662 专利代理师 蔡良伟 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06F 16/33(2019.01) G06F 40/268(2020.01) G06F 40/289(2020.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 因果关系抽取方法、 装置、 电子设备及可读 存储介质 (57)摘要 本申请涉及一种因果关系抽取方法、 装置、 电子设备及可读存储介质， 方法包括步骤： 接收 待抽取文本， 对待抽取文本进行分词操作得到多 个单位词， 并对 各单位词进行词性标注得到各单 位词对应的词性标识； 获取预设事件规则集， 将 词性标识与预设事件规则集中的事件子规则匹 配的单位词进行组合， 得到多个单位事件； 获取 训练完成的规则模型， 将单位事件输入到训练完 成的规则模 型中， 通过训练完成的规则模型的输 出得到待抽取文本的因果关系抽取结果。 通过设 置事件规则集， 并在需要对待抽取文本进行事件 提取时， 直接通过预设事件规则集对 单位词进行 匹配， 而无需基于单位词之间的依存关系进行分 析， 极大地减少了事件提取时间， 进而提高了因 果关系的抽取效率。 权利要求书2页 说明书10页 附图2页 CN 114579767 A 2022.06.03 CN 114579767 A 1.一种因果关系抽取 方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 接收待抽取文本， 对所述待抽取文本进行分词操作得到多个单位词， 并对各所述单位 词进行词性标注得到各 所述单位词对应的词性标识； 获取预设事件规则集， 将所述词性标识与 所述预设事件规则集中的事件子规则匹配的 所述单位词进行组合， 得到多个单位事 件； 获取训练完成的规则模型， 将所述单位事件输入到所述训练完成的规则模型中， 通过 所述训练完成的规则模型的输出 得到所述待抽取文本的因果关系抽取 结果。 2.如权利要求1所述的因果关系抽取方法， 其特征在于， 所述获取预设事件规则的步骤 之前包括： 获取已知事 件数据， 得到所述已知事 件数据中的已知单位词与已知词性； 将所述已知词性基于对应的所述已知单位词的排列顺序进行组合得到所述事件子规 则； 将所述事 件子规则添加到所述预设事 件规则集中。 3.如权利要求1所述的因果关系抽取方法， 其特征在于， 所述将所述词性标识与所述预 设事件规则集中的事件子规则匹配的所述单位词进行组合， 得到多个单位事件的步骤包 括： 将相邻的若干个所述单位词的词性标识依据对应所述单位词的排列顺序进行组合， 得 到多个词性组合； 在所述预设事 件规则集中匹配与所述词性组合对应的事 件子规则； 若匹配到与 所述词性组合对应的事件子规则， 则将所述词性组合对应的所述单位词进 行组合， 得到所述单位事 件。 4.如权利要求1所述的因果关系抽取方法， 其特征在于， 所述将所述单位事件输入到所 述训练完成的规则模型中， 通过所述训练完成的规则模型的输出得到所述待抽取文本的因 果关系抽取 结果的步骤 包括： 将任意两个所述单位事 件进行组合得到多个判断组合； 分别将各所述判断组合输入到所述训练完成的规则模型中， 得到各所述判断组合对应 的子关系； 通过各所述子关系得到所述因果关系抽取 结果。 5.如权利要求4所述的因果关系抽取方法， 其特征在于， 所述将任意两个所述单位事件 进行组合得到多个判断组合的步骤 包括： 获取任意两个所述单位事 件之间的事 件间隔； 将事件间隔小于预设间隔的两个所述单位事 件进行组合得到多个所述判断组合。 6.如权利要求1所述的因果关系抽取方法， 其特征在于， 所述通过所述训练完成的规则 模型的输出 得到所述待抽取文本的因果关系抽取 结果的步骤 包括： 获取预设因果规则， 并在所述预设因果规则中匹配与 所述待抽取文本对应的关键词子 规则， 得到关键词匹配结果； 通过所述训练完成的规则模型的输出以及所述关键词匹配结果得到所述因果关系抽 取结果。 7.如权利要求6所述的因果关系抽取方法， 其特征在于， 所述在所述预设因果规则中匹权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114579767 A 2配与所述待抽取文本对应的关键词子规则， 得到关键词匹配结果的步骤 包括： 获取预设的多个关键词， 并在所述待抽取文本中匹配所述关键词， 并得到所述待抽取 文本中各 所述关键词之间的关键事 件； 将匹配到的所述关键词基于在所述待抽取文本中的位置进行组合， 得到关键词组合； 在所述预设因果 规则中匹配与所述关键词组合对应的关键词子规则； 获取所述关键词子规则对应的事件因果关系， 并将所述事件因果关系作为各所述关键 事件之间的因果关系， 得到所述关键词匹配结果。 8.一种因果关系抽取装置， 其特 征在于， 所述因果关系抽取装置包括： 第一接收模块， 用于接收待抽取文本， 对所述待抽取文本进行分词操作得到多个单位 词， 并对各 所述单位词进行词性标注得到各 所述单位词对应的词性标识； 第一获取模块， 用于获取预设事件规则集， 将所述词性标识与所述预设事件规则集中 的事件子规则匹配的所述单位词进行组合， 得到多个单位事 件； 第二获取模块， 用于获取训练完成的规则模型， 将所述单位事件输入到所述训练完成 的规则模型中， 通过所述训练完成的规则模型的输出得到所述待抽取文本的因果关系抽取 结果。 9.一种电子设备， 其特征在于， 所述电子设备包括存储器、 处理器和存储在所述存储器 上并可在所述处理器上运行的计算机程序， 所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权 利要求1至7中任一项所述的因果关系抽取 方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 程序， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至7中任一项 所述的因果关系抽取 方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114579767 A 3