(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 202210602501.1 (22)申请日 2022.05.30 (71)申请人 平安科技 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区福田街 道福安社区益田路5033号平 安金融中 心23楼 (72)发明人 荣英洁　张旋　 (74)专利代理 机构 深圳市赛恩倍吉知识产权代 理有限公司 4 4334 专利代理师 陈海云　严林 (51)Int.Cl. G06F 16/33(2019.01) G06F 16/36(2019.01) (54)发明名称 基于人工智能的数据查询方法、 装置、 电子 设备及介质 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术领域， 提供一种基 于人工智能的数据查询方法、 装置、 电子设备及 介质， 所述方法包括： 获取至少一个待查询策略 及与至少一个待查询策略存在关联关系的非结 构化数据， 并将非结构化数据转换为多个实体对 象； 基于多个实体对象之间的依赖关系构建全局 依赖关系图； 当全局依赖关系图中不存在循环依 赖关系时， 对全局依赖关系图进行优化， 得到目 标依赖关系图； 基于至少一个待查询策略， 遍历 目标依赖关系图， 得到数据查询结果。 本发明通 过构建全局依赖关系图并对所述全局依赖关系 图进行优化， 减少重复数据查询， 提高数据查询 效率。 权利要求书3页 说明书17页 附图5页 CN 114969261 A 2022.08.30 CN 114969261 A 1.一种基于人工智能的数据查询方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 解析接收的数据查询请求， 获取至少一个待查询策略及与所述至少一个待查询策略存 在关联关系的非结构化数据， 并将所述非结构化数据转换为多个实体对象； 基于所述多个实体对象之间的依赖关系构建全局依赖关系图； 采用预设的算法检查所述全局依赖关系图中是否存在循环 依赖关系； 当所述全局依赖关系图中存在循环依赖关系时， 对所述全局依赖关系图进行优化， 得 到目标依赖关系图； 基于所述至少一个待查询策略， 遍历所述目标依赖关系图， 得到数据查询结果。 2.如权利要求1所述的基于人工智能的数据查询方法， 其特征在于， 所述基于所述多个 实体对象之间的依赖关系构建全局依赖关系图包括： 获取每个所述待查询策略的请求输入； 识别所述请求输入依赖的多个第 一实体对象， 将所述多个第 一实体对象确定为所述请 求输入的第一层级依赖关系； 继续识别所述第 一层级依赖关系中的每个实体对象依赖的多个第 二实体对象， 将所述 多个第二实体对象确定为所述请求输入的第一层级依赖关系的下一层级依赖关系； 重复执行根据上一层级依赖关系中的每个实体对象依赖的剩余实体对象构建每个所 述待查询策略的上一层级依赖关系的下一层级依赖关系， 直至所有层级依赖关系构建完 成， 得到每 个所述待查询策略的局部依赖关系图； 根据每个所述待查询策略的局部依赖关系图， 构建全局依赖关系图。 3.如权利要求2所述的基于人工智能的数据查询方法， 其特征在于， 所述根据每个所述 待查询策略的局部依赖关系图， 构建全局依赖关系图包括： 识别所述至少一个待查询策略的局部依赖关系图中是否存在相同的实体对象； 当所述至少一个待查询策略的局部依赖关系图中存在相同的实体对象时， 将所述相同 的实体对象作为 公共节点， 根据所述 公共节点对所述多个待查询策略的多个局部依赖 关系 图进行合并得到全局依赖关系图； 或者 当所述至少一个待查询策略的局部依赖关系图中不存在相同的实体对象时， 将所述至 少一个待查询策略的局部依赖关系图进行合并得到全局依赖关系图。 4.如权利要求1所述的基于人工智能的数据查询方法， 其特征在于， 所述采用预设的算 法检查所述全局依赖关系图中是否存在循环 依赖关系包括： 获取所述全局依赖关系图的无依赖关系的所有实体对象， 并将所述所有实体对象加入 预设的初始队列中； 从所述初始队列中随机选取任意一个实体对象出队， 并将所述任意一个实体对象确定 为目标实体对象， 执行所述目标实体对象 的出队， 其中， 所述执行所述目标实体对象的出队 包括： 获取所述目标实体对象依赖的实体对象的下一层级依赖关系对应的实体对象； 判断所述下一层级依赖关系对应的实体对象是否出队； 当所述下一层级依赖关系对应的实体对象未出队时， 从所述初始队列中删除所述目标 实体对象， 得到第一目标队列， 并从所述目标队列中随机选取任意一个实体对象出队， 并将 所述任意一个实现对 象确定为第一 目标实体对 象； 或者， 当所述下一层级依赖关系对应的权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114969261 A 2实体对象出队时， 将所述下一层级依赖关系对应的实体对 象加入所述初始队列， 得到第二 目标队列， 并从所述第二 目标队列中随机选取任意一个实体对 象出队， 并将所述任意一个 实体对象确定为第二 目标实体对 象， 其中， 所述 目标队列包含有第一 目标队列或者第二 目 标队列， 所述目标实体对象包 含有第一目标实体对象或者第二目标实体对象； 重复执行所述目标实体对象出队， 直至所述目标队列为空， 记录出队的所有实体对象 的数量； 若出队的所有实体对象的数量与 所述全局依赖关系图中实体对象的数量相等， 确定所 述全局依赖关系图中不存在循环 依赖关系； 或者 若出队的所有实体对象的数量与 所述全局依赖关系图中实体对象的数据不相等， 确定 所述全局依赖关系图中存在循环 依赖关系。 5.如权利要求1所述的基于人工智能的数据查询方法， 其特征在于， 所述对所述全局依 赖关系图进行优化， 得到目标依赖关系图包括： 识别所述全局依赖关系图中每 个实体对象依赖其 他实体对象的数量； 当每个实体对象依赖其他实体对象的数量为多个时， 将所述每个实体对象确定为目标 队列元素， 并将所述目标队列元 素加入预设的初始队列中； 基于所述预设的初始队列， 选中所述目标队列元素出队， 并执行所述目标队列元素出 队， 其中， 所述执 行所述目标队列元 素出队包括： 获取所述目标队列元 素依赖的多个第三实体对象； 判断每个所述第三实体对象依赖的第四实体对象是否出队； 当每个所述第 三实体对象依赖的第四实体对象出队时， 将每个所述第 三实体对象依赖 的第四实体对 象加入至所述预设的初始队列中； 或者， 当每个所述第三实体对 象依赖的第 四实体对象未出队时， 将所述目标队列元素与每个所述第三 实体对象依赖的第四实体对象 的依赖关系确定为 一个候选优化 边； 从所述预设的初始队列中随机选取任意一个第四实体对象出队， 并将所述任意一个第 四实体对 象确定为 目标队列元素， 重复执行所述 目标队列元素出队， 直至所述预设的初始 队列为空； 获取所有的候选优化 边， 并基于每 个所述候选优化 边遍历所述全局依赖关系图； 当在所述全局依赖关系图中遍历到每个所述候选优化边的其他执行路径时， 从全局依 赖关系图中移除每 个所述候选优化 边， 得到目标依赖关系图。 6.如权利要求1所述的基于人工智能的数据查询方法， 其特征在于， 所述基于所述至少 一个待查询策略， 遍历所述目标依赖关系图， 得到数据查询结果包括： 识别所述至少一个待查询策略中的请求输入， 以所述请求输入作为遍历起 点； 基于所述遍历起 点遍历所述目标依赖关系图， 得到数据查询结果。 7.如权利要求1所述的基于人工智能的数据查询方法， 其特征在于， 所述将所述非结构 化数据转换为多个实体对象包括： 将所述非结构化数据转换为满足第三范式要求的多个数据表； 按照预设的转换规则对所述多个数据表进行实体转换， 得到多个实体对象。 8.一种基于人工智能的数据查询装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 解析和转换模块， 用于解析接收的数据查询请求， 获取至少一个待查询策略及与所述权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114969261 A 3