事件脉络生成方法、装置、终端设备及存储介质

摘要

本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种事件脉络生成方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括：响应于接收到用于描述待查事件的事件描述信息，从事件描述信息中提取实体，得到待查实体；从预先存储的新闻信息集中，筛选与待查实体相关的新闻信息，得到目标新闻集，以及针对目标新闻集中的目标新闻，生成该目标新闻的新闻概要；根据各目标新闻的新闻概要，将目标新闻集聚类为多个类别，以及根据各个类别下的目标新闻的新闻标题和新闻发布时间，确定相应类别的类别主题和类别时间；根据各个类别的类别主题和类别时间，生成待查事件的事件脉络。此外，本申请还涉及区块链技术。

说明书

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种事件脉络生成方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术

事件脉络，指的是在对事件的理解基础上，通过整合事件的相关资讯，而从中整理出能概括事件发生前因后果的一种事件信息展现形式。伴随着信息量的爆发式增长，通过获取事件脉络来了解某个话题事件的前因后果，成为人们快速掌握信息的便捷方法。

相关技术中，通常是直接针对重大热点事件生成事件脉络，用户可以通过发送请求，获取该已生成的事件脉络。然而，若用户感兴趣的事件的热度不够高，如，一般或较低热度的事件，则通常只能人工自行查找相关网络信息，以得到该事件的事件脉络。因此，相关技术中给用户提供事件脉络的方式不够灵活，导致用户体验不够高。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种事件脉络生成方法、装置、终端设备及存储介质，以解决相关技术中给用户提供事件脉络的方式不够灵活，导致用户体验不够高的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种事件脉络生成方法，包括：

响应于接收到用于描述待查事件的事件描述信息，从事件描述信息中提取实体，得到待查实体；

从预先存储的新闻信息集中，筛选与待查实体相关的新闻信息，得到目标新闻集，以及针对目标新闻集中的目标新闻，生成该目标新闻的新闻概要；

根据各目标新闻的新闻概要，将目标新闻集聚类为多个类别，以及根据各个类别下的目标新闻的新闻标题和新闻发布时间，确定相应类别的类别主题和类别时间；

根据各个类别的类别主题和类别时间，生成待查事件的事件脉络。

进一步地，从预先存储的新闻信息集中，筛选与待查实体相关的新闻信息，得到目标新闻集，包括：

响应于待查实体属于热点实体集，从新闻信息集中，筛选与待查实体相关的新闻信息，得到目标新闻集。

进一步地，热点实体集通过如下步骤得到：

从新闻信息集中提取热点实体，存入热点实体集，以及从预先构建的知识图谱中提取与热点实体相关的实体，存入热点实体集；

其中，知识图谱用户描述相关的各实体间的关联关系。

进一步地，针对目标新闻集中的目标新闻，生成该目标新闻的新闻概要，包括：

针对目标新闻集中的每个目标新闻，提取该目标新闻的新闻标题中的主谓宾信息，将所提取的主谓宾信息组合生成新闻概要。

进一步地，根据各个类别下的目标新闻的新闻标题和新闻发布时间，确定相应类别的类别主题和类别时间，包括：

针对每个类别，将该类别下的出现次数最多的新闻标题，确定为该类别的类别主题，以及将该类别下的最早的新闻发布时间，确定为该类别的类别时间。

进一步地，根据各个类别的类别主题和类别时间，生成待查事件的事件脉络，包括：

针对每个类别，根据该类别的类别时间和类别主题组合生成针对该类别的事件节点信息；

按照类别时间从先往后的顺序，将各个类别对应的事件节点信息组合生成事件脉络。

进一步地，根据各个类别的类别主题和类别时间，生成待查事件的事件脉络，包括：

从所有类别中选取满足预设选取条件的类别，以及根据所选取的各个类别的类别主题和类别时间，生成待查事件的事件脉络；

其中，预设选取条件包括以下至少一项：选取所包括的目标新闻的数目大于预设数目的类别，选取所包括的目标新闻的数目的排名属于预设排名范围的类别。

本申请实施例的第二方面提供了一种事件脉络生成装置，包括：

信息接收单元，用于响应于接收到用于描述待查事件的事件描述信息，从事件描述信息中提取实体，得到待查实体；

概要生成单元，用于从预先存储的新闻信息集中，筛选与待查实体相关的新闻信息，得到目标新闻集，以及针对目标新闻集中的目标新闻，生成该目标新闻的新闻概要；

信息确定单元，用于根据各目标新闻的新闻概要，将目标新闻集聚类为多个类别，以及根据各个类别下的目标新闻的新闻标题和新闻发布时间，确定相应类别的类别主题和类别时间；

脉络生成单元，用于根据各个类别的类别主题和类别时间，生成待查事件的事件脉络。

本申请实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在终端设备上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现第一方面提供的事件脉络生成方法的各步骤。

本申请实施例的第四方面提供了一种存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现第一方面提供的事件脉络生成方法的各步骤。

实施本申请实施例提供的一种事件脉络生成方法、装置、终端设备及存储介质具有以下有益效果：可以在接收到用户输入的用于描述待查事件的事件描述信息后，启动执行生成待查事件的事件脉络，可以实现结合用户需求给用户提供事件脉络，给用户提供事件脉络的方式更加灵活，有助于提升用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的一种事件脉络生成方法的实现流程图；

图2是本申请实施例提供的一种事件脉络生成装置的结构框图；

图3是本申请实施例提供的一种终端设备的结构框图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例所涉及的事件脉络生成方法，可以由控制设备或终端(以下称“终端设备”)执行。事件脉络生成方法由终端设备执行时，执行主体为终端设备。

请参阅图1，图1示出了本申请实施例提供的一种事件脉络生成方法的实现流程图，包括：

步骤101，响应于接收到用于描述待查事件的事件描述信息，从事件描述信息中提取实体，得到待查实体。

其中，上述待查事件可以是各种事件。上述事件描述信息通常是用于描述待查事件的信息。

这里，用户可以输入事件描述信息。这样，终端设备可以接收到该事件描述信息。然后，终端设备可以采用现有技术或者未来发展中的技术，从事件描述信息中提取实体，提取得到的实体为待查实体。本实施例对如何提取实体不做具体限定，作为示例，终端设备可以将事件描述信息输入命名实体识别(Named Entity Recognition，NER)模型，提取得到上述待查实体。

步骤102，从预先存储的新闻信息集中，筛选与待查实体相关的新闻信息，得到目标新闻集，以及针对目标新闻集中的目标新闻，生成该目标新闻的新闻概要。

其中，上述新闻概要通常是用于对新闻进行简要描述的信息。

作为一个示例，上述新闻概要可以包括新闻标题语句的主要成分中的部分或全部内容。其中，上述主要成分通常是指句子的主要成分，可以包括主语、谓语、宾语、定语、状语、补语等。

作为另一示例，上述新闻概要也可以是新闻摘要中的部分内容。

这里，上述执行主体可以采用待查实体从新闻信息集中，筛选与该待查实体相关的新闻信息。如，上述执行主体可以从新闻信息集中筛选包括上述待查实体的新闻信息。筛选得到的每个新闻信息为目标信息，且筛选得到的所有新闻信息的集合为上述目标新闻集。

在得到目标新闻集后，上述执行主体可以给该目标新闻集中的每个目标新闻，生成新闻概要。

步骤103，根据各目标新闻的新闻概要，将目标新闻集聚类为多个类别，以及根据各个类别下的目标新闻的新闻标题和新闻发布时间，确定相应类别的类别主题和类别时间。

这里，上述执行主体可以将目标新闻集聚类为多个类别。实际应用中，上述执行主体可以先将每个新闻概要转换成向量。然后，计算每两个向量之间的相似度，如，余弦相似度、欧氏距离、编辑距离等。最后，将相似度满足相似度条件(如，相似度大于预设余弦相似度值)的两两向量对应的两两目标新闻聚合为一类。这样，可以得到多个类别。所得到的每个类别下通常包括多个目标新闻。

这里，针对每一个类别，上述执行主体可以根据该类别下的所有目标新闻的新闻标题和新闻发布时间，确定该类别的类别主题和类别时间。

作为示例，若某一类别下有四个目标新闻，分别为A、B、C和D。其中，目标新闻A的新闻标题为“甲宣布与乙结婚”，新闻发布时间为“2021年3月1日”；目标新闻B的新闻标题为“甲与乙官宣领证结婚”，新闻发布时间为“2021年3月2日”；目标新闻C的新闻标题为“甲与乙官宣领证结婚”，新闻发布时间为“2021年3月2日”，目标新闻D的新闻标题为“甲与乙官宣领证结婚”，新闻发布时间为“2021年3月2日”。此时，上述执行主体可以从四个新闻标题中随机选取一个新闻标题，作为该类别的类别主题。也可以选取出现次数最多的新闻标题，如，“甲与乙官宣领证结婚”，作为该类别的类别主题。另外，上述执行主体可以随机选取一个新闻发布时间作为该类别的类别时间，也可以选取时间最早的新闻发布时间，如“2021年3月1日”，作为该类别的类别时间，还可以选取出现次数最多的时间，如“2021年3月2日”，作为该类别的类别时间。

可选地，上述根据各个类别下的目标新闻的新闻标题和新闻发布时间，确定相应类别的类别主题和类别时间，可以包括：针对每个类别，将该类别下的出现次数最多的新闻标题，确定为该类别的类别主题，以及将该类别下的最早的新闻发布时间，确定为该类别的类别时间。

这里，针对每个类别，上述执行主体可以将该类别下的出现次数最多的新闻标题，确定为该类别的类别主题。以及将该类别下的最早的新闻发布时间，确定为该类别的类别时间。

步骤104，根据各个类别的类别主题和类别时间，生成待查事件的事件脉络。

这里，上述执行主体可以通过多种方式生成待查事件的事件脉络。作为示例，上述执行主体可以将各个类别的类别主题和类别时间直接串接起来，生成待查事件的事件脉络。

可选地，上述根据各个类别的类别主题和类别时间，生成待查事件的事件脉络，可以包括：针对每个类别，根据该类别的类别时间和类别主题组合生成针对该类别的事件节点信息。按照类别时间从先往后的顺序，将各个类别对应的事件节点信息组合生成事件脉络。

这里，上述执行主体可以针对每个类别生成一个事件节点信息。然后按照类别时间从先往后的顺序，将各个类别对应的事件节点信息串接成事件脉络。实践中，上述执行主体也可以按照类别时间从后往前的顺序，将各个类别对应的事件节点信息串接成事件脉络。按照时间顺序将各事件节点信息串接成事件脉络，便于用户直观地了解待查事件的来龙去脉。

本实施例提供的方法，可以在接收到用户输入的用于描述待查事件的事件描述信息后，启动执行生成待查事件的事件脉络，可以实现结合用户需求给用户提供事件脉络，给用户提供事件脉络的方式更加灵活，有助于提升用户体验。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述从预先存储的新闻信息集中，筛选与待查实体相关的新闻信息，得到目标新闻集，包括：响应于待查实体属于热点实体集，从新闻信息集中，筛选与待查实体相关的新闻信息，得到目标新闻集。

其中，上述热点实体集通常是预先构建的实体的集合。热点实体集中的实体通常为与热点事件相关的实体。

这里，在待查实体属于热点实体集合时，才执行从新闻信息集中筛选新闻信息，可以在一定程度上节约计算资源。

在上述实现方式中，上述热点实体集可以通过如下步骤得到：从新闻信息集中提取热点实体，存入热点实体集，以及从预先构建的知识图谱中提取与热点实体相关的实体，存入热点实体集。

其中，知识图谱用户描述相关的各实体间的关联关系。上述热点实体通常是出现频次高于预设频次阈值的实体。

这里，上述执行主体可以从网络媒体中获取各种新闻信息，然后，从所获取的所有新闻信息中，提取热点实体，以及将所提取的热点实体存入热点实体集。另外，上述执行主体还可以继续采用提取得到的热点实体进行扩展，具体地，针对每一个热点实体，从知识图谱中提取与该热点实体相关的实体，存入热点实体集。需要指出的是，缺省情况下，上述热点实体集为空集。

这里，采用知识图谱对热点实体进行拓展，可以实现针对热点事件提供事件脉络，也可以针对热点事件的相关领域事件提供事件脉络。举例来说，若热点事件为特斯拉事件，在用户输入特斯拉相关的事件描述信息时，可以输出特斯拉事件的事件脉络。与此同时，若用户输入与特斯拉相同或相近领域的其它车子，如，宝马，的事件描述信息时，可以输出宝马的事件脉络。

本实现方式可以结合用户需求更加有针对性地给用户提供事件脉络，给用户提供事件脉络的方式更加灵活。另外，本实现方式可以实现在节约计算资源的情况下提升用户体验。

在本申请的各个实施例的可选的实现方式中，上述针对目标新闻集中的目标新闻，生成该目标新闻的新闻概要，可以包括：针对目标新闻集中的每个目标新闻，提取该目标新闻的新闻标题中的主谓宾信息，将所提取的主谓宾信息组合生成新闻概要。

这里，在针对目标新闻生成新闻概要时，上述执行主体可以先提取该目标新闻的新闻标题中的主谓宾信息。然后，将所提取的主谓宾信息组合生成该目标新闻的新闻概要。举例来说，若某目标新闻的主谓宾信息为：主语为X，谓语为Y，宾语为Z，则所生成的新闻概要可以为X-Y-Z。

本实现方式中，由于新闻标题通常以简短的文字呈现出新闻中最重要的内容，且新闻标题中的主谓宾信息通常是新闻标题的主要内容。因此，由新闻标题的主谓宾信息生成的新闻概要，数据量极小，有助于在保障计算的准确率的同时降低计算复杂度，可以提高计算效率、节约计算资源。

在本申请的各个实施例的可选的实现方式中，上述根据各个类别的类别主题和类别时间，生成待查事件的事件脉络，可以包括：从所有类别中选取满足预设选取条件的类别，以及根据所选取的各个类别的类别主题和类别时间，生成待查事件的事件脉络。

其中，上述预设选取条件，通常是预先设定的用于选取类别的条件。

上述预设选取条件可以包括但不限于以下至少一项：选取所包括的目标新闻的数目大于预设数目的类别，选取所包括的目标新闻的数目的排名属于预设排名范围的类别。

其中，上述预设数目通常是预先设定的数值。如，可以是60。举例来说，若有3个类别，第一个类别包括50个目标新闻，第二个类别包括90个目标新闻，第三个类别包括100个目标新闻，若预设数目为60，此时，可以选取得到第二类别和第三类别。上述预设排名范围可以是预先设定的排名的范围。如，第1名至第10名。

本实现方式可以实现选取一部分的类别用于生成事件脉络。可以缩减事件脉络的数据量，仅将较为重要的事件信息呈现给用户，有助于用户更快更直观地获取事件的来龙去脉，有助于进一步提升用户体验。

在本申请的所有实施例中，终端设备可以在接收到用于描述待查事件的事件描述信息时，从事件描述信息中提取实体，得到待查实体。然后，从预先存储的新闻信息集中，筛选与待查实体相关的新闻信息，得到目标新闻集，以及针对目标新闻集中的目标新闻，生成该目标新闻的新闻概要。之后，根据各目标新闻的新闻概要，将目标新闻集聚类为多个类别，以及根据各个类别下的目标新闻的新闻标题和新闻发布时间，确定相应类别的类别主题和类别时间。最后，根据各个类别的类别主题和类别时间，生成待查事件的事件脉络。终端设备可以将所生成的事件脉络上传至区块链可保证其安全性和对用户的公正透明性。用户设备可以从区块链中下载得到该数据信息，以便查证数据信息是否被篡改。本示例所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的存储服务器，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

请参阅图2，图2是本申请实施例提供的一种事件脉络生成装置200的结构框图。本实施例中该事件脉络生成装置包括的各单元用于执行图1对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图1以及图1所对应的实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。参见图2，事件脉络生成装置200包括：

信息接收单元201，用于响应于接收到用于描述待查事件的事件描述信息，从事件描述信息中提取实体，得到待查实体；

概要生成单元202，用于从预先存储的新闻信息集中，筛选与待查实体相关的新闻信息，得到目标新闻集，以及针对目标新闻集中的目标新闻，生成该目标新闻的新闻概要；

信息确定单元203，用于根据各目标新闻的新闻概要，将目标新闻集聚类为多个类别，以及根据各个类别下的目标新闻的新闻标题和新闻发布时间，确定相应类别的类别主题和类别时间；

脉络生成单元204，用于根据各个类别的类别主题和类别时间，生成待查事件的事件脉络。

作为本申请一实施例，概要生成单元202具体用于：

响应于待查实体属于热点实体集，从新闻信息集中，筛选与待查实体相关的新闻信息，得到目标新闻集。

作为本申请一实施例，热点实体集通过如下步骤得到：从新闻信息集中提取热点实体，存入热点实体集，以及从预先构建的知识图谱中提取与热点实体相关的实体，存入热点实体集；

其中，知识图谱用户描述相关的各实体间的关联关系。

作为本申请一实施例，概要生成单元202具体用于：

针对目标新闻集中的每个目标新闻，提取该目标新闻的新闻标题中的主谓宾信息，将所提取的主谓宾信息组合生成新闻概要。

作为本申请一实施例，信息确定单元203具体用于：

针对每个类别，将该类别下的出现次数最多的新闻标题，确定为该类别的类别主题，以及将该类别下的最早的新闻发布时间，确定为该类别的类别时间。

作为本申请一实施例，脉络生成单元204具体用于：

针对每个类别，根据该类别的类别时间和类别主题组合生成针对该类别的事件节点信息；

按照类别时间从先往后的顺序，将各个类别对应的事件节点信息组合生成事件脉络。

作为本申请一实施例，脉络生成单元204具体用于：

从所有类别中选取满足预设选取条件的类别，以及根据所选取的各个类别的类别主题和类别时间，生成待查事件的事件脉络；

其中，预设选取条件包括以下至少一项：选取所包括的目标新闻的数目大于预设数目的类别，选取所包括的目标新闻的数目的排名属于预设排名范围的类别。

本实施例提供的装置，可以在接收到用户输入的用于描述待查事件的事件描述信息后，启动执行生成待查事件的事件脉络，可以实现结合用户需求给用户提供事件脉络，给用户提供事件脉络的方式更加灵活，有助于提升用户体验。

应当理解的是，图2示出的事件脉络生成装置的结构框图中，各单元用于执行图1对应的实施例中的各步骤，而对于图1对应的实施例中的各步骤已在上述实施例中进行详细解释，具体请参阅图1以及图1所对应的实施例中的相关描述，此处不再赘述。

图3是本申请另一实施例提供的一种终端设备的结构框图。如图3所示，该实施例的终端设备300包括：处理器301、存储器302以及存储在存储器302中并可在处理器301上运行的计算机程序303，例如事件脉络生成方法的程序。处理器301执行计算机程序303时实现上述各个事件脉络生成方法各实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至步骤104。或者，处理器301执行计算机程序303时实现上述图2对应的实施例中各单元的功能，例如，图2所示的单元201至204的功能，具体请参阅图2对应的实施例中的相关描述，此处不赘述。

示例性的，计算机程序303可以被分割成一个或多个单元，一个或者多个单元被存储在存储器302中，并由处理器301执行，以完成本申请。一个或多个单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序303在终端设备300中的执行过程。例如，计算机程序303可以被分割成信息接收单元，概要生成单元，信息确定单元，脉络生成单元，各单元具体功能如上。

终端设备可包括，但不仅限于，处理器301、存储器302。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是终端设备300的示例，并不构成对终端设备300的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如转台设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器301可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器302可以是终端设备300的内部存储单元，例如终端设备300的硬盘或内存。存储器302也可以是终端设备300的外部存储设备，例如终端设备300上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(FlashCard)等。进一步地，存储器302还可以既包括终端设备300的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器302用于存储计算机程序以及转台设备所需的其他程序和数据。存储器302还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。其中，计算机可读存储介质可以是非易失性的，也可以是易失性的。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读存储介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读存储介质不包括电载波信号和电信信号。

以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。