本申请涉及人工智能的企业信息数据处理领域，揭示了一种基于知识图谱的企业信息挖掘方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取预采集的企业数据；基于自然语言算法识别所述企业数据，获取所述企业数据中满足预设实体标准的实体信息；基于深度学习算法识别所述企业数据中表征各实体信息关联的关系数据，得到各个所述实体信息间的关系信息；根据所述实体信息与所述关系信息构建企业知识图谱；获取待定联系信息，将所述待定联系信息输入至所述企业知识图谱，基于所述企业知识图谱确定所述待定联系信息对应的目标企业信息。本申请能够提高企业信息的查找效率。提高企业信息的查找效率。提高企业信息的查找效率。
【技术实现步骤摘要】
基于知识图谱的企业信息挖掘方法、装置、计算机及介质
[0001]本申请涉及人工智能的企业信息数据处理领域，特别是涉及到一种基于知识图谱的企业信息挖掘方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着互联网技术的发展，企业在网上公布了自身的相关信息，包括企业在官方网站或者网络上面留下的主管信息、地址信息、联系方式等，而目前，对于企业信息的查找匹配，需要知道企业的名称或网站，才能通过搜索引擎查找到对应企业的信息，存在企业信息查找的范围小，效率低等问题。
技术实现思路
[0003]本申请的主要目的为提供一种基于知识图谱的企业信息挖掘方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决目前企业信息查找范围小、查找效率低的问题。
[0004]为了实现上述专利技术目的，本申请提出一种基于知识图谱的企业信息挖掘方法，包括：
[0005]获取预采集的企业数据；
[0006]基于自然语言算法识别所述企业数据，获取所述企业数据中满足预设实体标准的实体信息；
[0007]基于深度学习算法识别所述企业数据中表征各实体信息关联的关系数据，得到各个所述实体信息间的关系信息；
[0008]根据所述实体信息与所述关系信息构建企业知识图谱；
[0009]获取待定联系信息，将所述待定联系信息输入至所述企业知识图谱，基于所述企业知识图谱确定所述待定联系信息对应的目标企业信息。
[0010]进一步地，所述基于自然语言算法识别所述企业数据，获取所述企业数据中满足预设实体标准的实体信息，还包括：
[0011]获取预设实体标准包含的预设主体标准以及预设属性标准；
[0012]基于自然语言算法识别所述企业数据，获取所述企业数据中满足所述预设主体标准的主体信息，以及，获取所述企业数据中满足所述预设属性标准的属性信息；
[0013]根据所述主体信息与属性信息生成实体信息。
[0014]进一步地，所述根据所述实体信息与所述关系信息构建企业知识图谱，包括：
[0015]根据所述主体信息构建节点；
[0016]根据所述属性信息配置各个节点的属性；
[0017]根据所述关系信息建立各个节点的连接；
[0018]基于所述节点、各个节点的属性、各个节点的连接构建企业知识图谱。
[0019]进一步地，所述基于所述企业知识图谱确定所述待定联系信息对应的目标企业信息，包括：
[0020]基于所述企业知识图谱确定所述待定联系信息对应的第一实体信息；
[0021]获取与所述第一实体信息具有关系信息的若干个第二实体信息及所述第二实体信息的层级关系；
[0022]根据所述层级关系从低往高进行筛选，获取满足预设要求的第二实体信息作为目标实体信息，根据所述目标实体信息生成目标企业信息。
[0023]进一步地，所述获取待定联系信息，将所述联系信息输入至所述企业知识图谱，基于所述企业知识图谱确定所述待定联系信息对应的目标企业信息，包括：
[0024]获取待定联系信息及待定属性信息；
[0025]将所述联系信息及待定属性信息输入至所述企业知识图谱；
[0026]基于所述企业知识图谱确定所述联系信息对应的待定企业信息，基于所述待定属性信息从所述待定企业信息确定目标企业信息。
[0027]进一步地，所述基于深度学习算法识别所述企业数据中表征各实体信息关联的关系数据，得到各个所述实体信息间的关系信息，包括：
[0028]识别两个实体信息的实体类型；
[0029]根据所述实体类型确定两个实体信息的关联类型；
[0030]根据所述关联类型配置关系数据的匹配规则；
[0031]基于深度学习算法及所述匹配规则识别所述企业数据中表征所述两个实体信息关联的关系数据，得到所述两个实体信息间的关系信息。
[0032]进一步地，所述基于所述企业知识图谱确定所述待定联系信息对应的目标企业信息之后，包括：
[0033]从所述目标企业信息中获取企业决策人信息及企业决策人联系信息；
[0034]向预设的通知渠道及人员推送所述企业决策人信息及所述企业决策人联系信息。
[0035]本申请还提供一种基于知识图谱的企业信息挖掘装置，包括：
[0036]数据获取模块，用于获取预采集的企业数据；
[0037]实体提取模块，用于基于自然语言算法识别所述企业数据，获取所述企业数据中满足预设实体标准的实体信息；
[0038]关系提取模块，用于基于深度学习算法识别所述企业数据中表征各实体信息关联的关系数据，得到各个所述实体信息间的关系信息；
[0039]图谱构建模块，用于根据所述实体信息与所述关系信息构建企业知识图谱；
[0040]信息确定模块，用于获取待定联系信息，将所述待定联系信息输入至所述企业知识图谱，基于所述企业知识图谱确定所述待定联系信息对应的目标企业信息。
[0041]本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述基于知识图谱的企业信息挖掘方法的步骤。
[0042]本申请还提供一种计算机可读存储介质，其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上述任一项所述基于知识图谱的企业信息挖掘方法的步骤。
[0043]本申请提供了一种通过知识图谱和大数据挖掘快速定位目标企业的企业信息的方法，首先获取预采集的企业数据，基于自然语言算法识别所述企业数据，通过在自然语言算法中配置预设实体标准，识别企业数据中满足所述实体标准的数据，从而获取所述企业
数据中满足预设实体标准的实体信息，再基于深度学习算法识别所述企业数据中表征各实体信息关联的关系数据，得到各个所述实体信息间的关系信息，然后根据所述实体信息与所述关系信息构建企业知识图谱，根据识别得到的实体信息数据及关系信息数据建立一个多关系图，所述企业知识图谱中包含了多个节点，每个节点表征对应的实体信息，当两个实体信息存在关系信息时，配置两个实体信息对应的关系信息，即通过知识图谱确定出企业和企业、企业和人、人和人之间的关系，当需要查找指定联系人对应的企业信息时，获取待定联系信息，然后将所述待定联系信息输入至所述企业知识图谱，基于所述企业知识图谱搜索所述待定联系信息相关联的数据，确定所述待定联系信息对应的目标企业信息，从而快速地查找到目标企业信息，包括目标企业的联系人信息及地址信息以及决策者信息，从大量的企业数据中建立企业知识图谱，提高企业信息的查找范围，同时提高目标企业信息的查找效率。
附图说明
[0044]图1为本申请基于知识图谱的企业信息挖掘方法的一实施例流程示意图；
[0045]图2为本申请基于知识图谱的企业信息挖掘装置的一实施例结构示意图；
[0046]图3为本申请计算机设备的一实施例结构示意框图。
[0047]本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的企业信息挖掘方法，其特征在于，包括：获取预采集的企业数据；基于自然语言算法识别所述企业数据，获取所述企业数据中满足预设实体标准的实体信息；基于深度学习算法识别所述企业数据中表征各实体信息关联的关系数据，得到各个所述实体信息间的关系信息；根据所述实体信息与所述关系信息构建企业知识图谱；获取待定联系信息，将所述待定联系信息输入至所述企业知识图谱，基于所述企业知识图谱确定所述待定联系信息对应的目标企业信息。2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的企业信息挖掘方法，其特征在于，所述基于自然语言算法识别所述企业数据，获取所述企业数据中满足预设实体标准的实体信息，还包括：获取预设实体标准包含的预设主体标准以及预设属性标准；基于自然语言算法识别所述企业数据，获取所述企业数据中满足所述预设主体标准的主体信息，以及，获取所述企业数据中满足所述预设属性标准的属性信息；根据所述主体信息与属性信息生成实体信息。3.根据权利要求2所述的基于知识图谱的企业信息挖掘方法，其特征在于，所述根据所述实体信息与所述关系信息构建企业知识图谱，包括：根据所述主体信息构建节点；根据所述属性信息配置各个节点的属性；根据所述关系信息建立各个节点的连接；基于所述节点、各个节点的属性、各个节点的连接构建企业知识图谱。4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的企业信息挖掘方法，其特征在于，所述基于所述企业知识图谱确定所述待定联系信息对应的目标企业信息，包括：基于所述企业知识图谱确定所述待定联系信息对应的第一实体信息；获取与所述第一实体信息具有关系信息的若干个第二实体信息及所述第二实体信息的层级关系；根据所述层级关系从低往高进行筛选，获取满足预设要求的第二实体信息作为目标实体信息，根据所述目标实体信息生成目标企业信息。5.根据权利要求1所述的基于知识图谱的企业信息挖掘方法，其特征在于，所述获取待定联系信息，将所述联系信息输入至所述企业知识图谱，基于所述企业知识图谱确定所述待定联系信息对应的目标企业信息，包括：获取待定联系信息及待定属性信...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹志恒，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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