一种基于机器学习的企业知识分析与管理系统的制作方法

本发明涉及自然语言处理和机器学习，具体涉及一种基于机器学习的企业知识分析与管理系统。

背景技术：

1、随着信息技术的快速发展，企业在运营过程中积累了大量的知识和数据。这些数据分布在不同的系统中，如客户关系管理系统(crm)、企业资源规划系统(erp)、人力资源管理系统(hrm)等。这些多源异构数据的管理和利用对企业的运营效率和决策能力具有重要影响。然而，传统的知识管理方法在处理和整合这些多源异构数据时面临诸多挑战。

2、一些企业知识管理系统往往缺乏智能化的数据分析和处理能力。例如，王小健在论文《基于多源知识融合的企业知识管理方法》中提出的方法，专注于员工行为建模和知识发现，通过语义分词模式检测器提取句法模式，能够细致地分析员工行为数据，但其主要集中在员工属性和行为建模上，在处理多种类型数据时表现不佳。因此，这种方法难以满足现代企业对复杂知识管理的需求。随着人工智能的应用，一些智能化方法也逐渐被引入到知识管理中。例如，申请号为cn202410102063.1的专利申请公布了一种基于机器学习的多维知识数据智能管理方法，基于人工智能和大数据，但对于异构数据的处理和数据深层次语义的挖掘依然不足。

3、因此，企业知识管理需要一种能够高效处理和整合多源异构数据的方法，并能够提高数据处理和分析的精确性。

技术实现思路

1、为了克服上述现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于机器学习的企业知识分析与管理系统，该系统首先通过聚合和清洗来自企业不同系统的异构数据，利用预训练的bert模型，通过多任务学习框架配置实体识别、关系提取和依赖关系特征生成任务的输出层，采用联合损失函数进行模型训练和优化；之后，将优化后的模型和第三方依赖关系解析工具集成到企业知识管理系统中，利用其形成企业知识数据库，实现知识的检索和管理；该系统能够自动识别和提取数据中的实体和关系，提高数据整合和分析的效率，依赖关系的解析进一步提升了数据的深层次语义理解，增强了知识检索、整合和分发的准确性和效率。

2、为了达到上述目的，本发明的技术方案为：

3、一种基于机器学习的企业知识分析与管理系统，其特征在于，包括：数据采集与预处理模块、模型训练模块、性能评估与优化模块、模型集成与应用模块；

4、所述数据采集与预处理模块，从企业各个不同系统收集多源异构数据；并进行数据抽取、数据清洗和数据转换的预处理操作；对预处理后的多源异构数据进行初步标注，并划分训练集和测试集；

5、所述模型训练模块，加载预训练的bert模型，并进行初始化，通过多任务学习框架，为实体识别任务、关系提取任务和依赖关系特征生成任务配置特定的输出层，每个输出层都直接连接到bert模型的编码层；使用训练集进行多任务学习的模型联合训练；使用adam优化器最小化联合损失函数，通过误差反向传播实时更新模型参数；

6、所述性能评估与优化模块，利用测试集对训练完成的模型进行评估，并根据性能评估结果调整权重参数以优化bert模型；

7、所述模型集成与应用模块，将优化后的bert模型和第三方依赖关系解析工具spacy集成到企业知识管理系统中，提供api接口，将解析出的实体、关系和依赖关系结果存储在知识数据库中，以支持知识检索、整合、分发和管理。

8、所述数据采集与预处理模块中对多源异构数据进行初步标注，方法包括：对于非结构化文本数据，采用关键词匹配和基本语义规则来标注关键实体及其关系；图像和视频数据则通过标记关键帧或事件时间戳进行基本分类，简化其内容描述；音频数据通过基础转录转换为文本，应用文本的标注规则；对于结构化的数据库和日志文件，使用简单的模板和预定义查询来识别和标注关键信息。

9、所述模型训练模块中配置特定输出层，包括：

10、实体识别输出层：一个分类层，用于预测输入文本中每个单词、标记的实体类别；

11、关系提取输出层：一个分类层，旨在识别并分类文本中两个实体之间的关系类型；

12、依赖关系特征输出层：输出用于依赖关系分析的高维特征向量，便于分析和预测文本中的句法和逻辑依赖。

13、所述模型训练模块中模型联合训练，步骤包括：

14、s1:为每个任务定义特定的损失函数，对于实体识别和关系提取任务使用交叉熵损失函数，依赖关系特征生成任务采用均方误差损失函数，具体公式如下：

15、lner＝-∑iyilog(pi)

16、lre＝-∑jyjlog(pj)

17、

18、其中，lner是实体识别损失，lre是关系提取损失，ldf是依赖关系特征生成损失，yi是实体标签，yj是关系标签，yk是第k个样本的真实依赖关系特征向量，是第k个样本的预测依赖关系特征向量，pi和pj分别是模型预测的实体标签概率和关系标签概率；

19、s2:定义联合损失函数，它是实体识别、关系提取和依赖关系分析损失的加权和，具体公式为：

20、ltotal＝αlner+βlre+γldf

21、其中，α、β、γ是每个任务的损失权重；

22、s3:通过前向传播计算每个任务的预测结果，然后基于联合损失函数计算总损失；

23、s4:使用adam优化器进行反向传播，根据误差梯度实时更新模型参数，以同时优化实体识别、关系提取和依赖关系分析三个任务的表现；

24、s5:如模型收敛或迭代达到预设次数，则停止训练，否则返回步骤s3继续下一轮训练。

25、所述模型集成与应用模块中的将优化后的bert模型和第三方依赖关系解析工具spacy集成到企业知识管理系统中，具体步骤是：每次输入知识数据时，通过bert模型进行解析，提取实体、关系和生成依赖关系特征向量，然后，将bert生成的特征向量输入到第三方依赖关系解析工具spacy中，结合特征向量完成依赖关系的解析，生成句法和逻辑依赖结构。

26、相较于现有技术，本发明的有益效果是：

27、(1)本发明的数据采集与预处理模块，能够有效整合来自不同系统的多源异构数据，提高数据一致性和可用性，为企业提供一个统一的知识视图。

28、(2)本发明的模型训练模块结合了自然语言处理和深度学习的先进技术，专门设计用于自动化地识别和提取企业数据中的关键实体和关系，使之能够对企业内部的复杂数据进行深入分析和全面理解。通过这种方式，模型不仅能从大量的异构数据中挖掘出有价值的信息，还能通过这些信息帮助企业揭示隐藏的模式和趋势，从而提供决策支持。此外，采用交叉熵损失和均方误差损失的联合优化策略进一步增强了模型的预测准确性和泛化能力。这种联合优化方法允许模型在训练过程中同时考虑实体的分类准确性和关系的精确表达，有效地平衡了任务间的性能，确保了各个分析任务能够协同工作，共同提升整体的分析质量和效率。

29、(3)本发明的评估优化模块通过对测试集的细致分析，能够精确评估各个任务的性能。该模块利用评估结果调整模型参数，优化了模型的总体表现。通过这种方式，确保了模型能够在不断变化的数据环境中保持最佳性能，从而支持更精确的业务决策和知识管理流程，增强了企业的适应能力和决策支持能力。

30、(4)本发明的模型集成与应用模块将优化后的模型和第三方解析工具集成到企业知识管理系统中，实现知识的检索、整合和分发。

31、综上所述，本发明能够有效整合来自不同系统的多源异构数据，提高数据一致性和可用性，增强数据整合能力：能够自动识别和提取关键实体和关系，从而对复杂的企业数据进行深入分析和理解，挖掘更多有价值的信息；支持更新和优化机器学习模型，确保数据分析的及时性和精确性，从而支持快速准确的业务决策和流程优化，提高决策支持的实时性和准确性，用于高效处理和优化企业内部不断变化的多源异构知识资料。