公开(公告)号：CN110334212A

公开(公告)日：2019-10-15

申请号：CN201910585450.4

申请日：2019-07-01

Applicant: 南京审计大学 ,  中移信息技术有限公司 ,  南京大学

Inventor： 李保珍 ,  王倩玉 ,  王雪荣 ,  李迁 ,  徐海勇 ,  陶涛 ,  杨猛 ,  徐萌

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/36

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的领域性审计知识图谱构建方法，首先通过多种来源获取数据；然后对获取的数据进行预处理；采用实体识别与关系处理模块和专家知识工程模块实现对实体的识别；然后根据实体识别与关系处理模块和专家知识工程模块两个步骤获得的实体，进入自然语言理解模块，利用主题模型，提取特征词；根据自然语言理解模块提取出的特征词，进入特征机器学习模块，根据具体场景调整权重，将特征词进行分类；最后，生成知识图谱。本发明构建的知识图谱可以揭示审计相关主体之间的多维关联；从而提高审计法规及案例的检索及关联比对效率。