[发明专利]中文文本可读性计量系统及其方法在审
申请号: | 201210030884.6 | 申请日: | 2012-02-06 |
公开(公告)号: | CN103207854A | 公开(公告)日: | 2013-07-17 |
发明(设计)人: | 宋曜廷;陈茹玲 | 申请(专利权)人: | 宋曜廷 |
主分类号: | G06F17/27 | 分类号: | G06F17/27;G06F17/30 |
代理公司: | 隆天国际知识产权代理有限公司 72003 | 代理人: | 赵根喜;冯志云 |
地址: | 中国台*** | 国省代码: | 中国台湾;71 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 中文 文本 可读性 计量 系统 及其 方法 | ||
1.一种中文文本可读性计量系统,其应用于数据处理设备中,并通过该数据处理设备予以执行,该中文文本可读性计量系统包括:
断词模块,其应用于文本数据的断词处理,用以将该文本数据与一语料库进行比对以借由该文本数据产生多个断词,且产生对应所述多个断词的词性设定;
可读性指针分析模块,其依据该文本数据中预定的可读性指针,对所述多个断词及所述词性设定进行分析,以通过计算得到所述可读性指针的指针数值;以及
智能型计算模块,其包括一预定的可读性数学模型,用以将所述指针数值输入该可读性数学模型以产生分析结果。
2.根据权利要求1所述的中文文本可读性计量系统,其特征在于,该词性设定的内容包括该断词的词性标记、以及该断词模块对应所述多个断词所产生的断词信息与词性标记信息。
3.根据权利要求1所述的中文文本可读性计量系统,其特征在于,该可读性数学模型为线性或非线性。
4.根据权利要求3所述的中文文本可读性计量系统,其特征在于,该非线性的可读性数学模型是由人工智能分类器整合而成。
5.根据权利要求4所述的中文文本可读性计量系统,其特征在于,该人工智能分类器包括支持向量机、人工神经网络网络、决策树、贝氏网络或基因归划法的任一个。
6.根据权利要求1所述的中文文本可读性计量系统,其特征在于,该可读性指针由词汇特征、语意特征、语法特征或篇章凝聚性特征的至少一个所组成。
7.一种中文文本可读性计量方法,其应用于数据处理装置中,并通过该数据处理装置予以执行,该中文文本可读性计量分析方法包括以下步骤:
1)将文本数据与一语料库进行比对以借由该文本数据得到多个断词;
2)对所述多个断词进行词性设定;
3)将所述多个断词及所述词性设定对应至预定的可读性指针,以通过计算产生该文本数据中所述可读性指针的指针数值;以及
4)利用一可读性数学模型,以由所述指针数值得到该文本数据可读性的分析结果。
8.根据权利要求7所述的中文文本可读性计量方法,其特征在于,该步骤2)所述的词性设定为对所述多个断词给予词性标记、以及产生对应所述多个断词的断词信息及词性标记信息。
9.根据权利要求7所述的中文文本可读性计量方法,其特征在于,该可读性数学模型为一般线性或非线性。
10.根据权利要求9所述的中文文本可读性计量方法,其特征在于,该非线性的可读性数学模型由支持向量机、人工神经网络网络、决策树、贝氏网络或基因归划法的任一个的人工智能分类器整合而成。
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