[发明专利]一种基于模板的知识学习方法和系统在审
| 申请号： | 201711260806.4 | 申请日： | 2017-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN108154234A | 公开（公告）日： | 2018-06-12 |
| 发明（设计）人： | 黄劲;林载辉 | 申请（专利权）人： | 盈盛资讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N5/02 | 分类号： | G06N5/02;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 谭英强 |
| 地址： | 中国香港新界沙田香港科学园科*** | 国省代码： | 中国香港;81 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 模板库 知识学习 词树 标注信息 训练数据 人工智能领域 自然语言处理 材料数据库 人工工作量 训练数据库 短语 材料数据 机器学习 模板存储 学习材料 应用成功 复用性 可扩充 学习 句子 标注 解析 应用 存储 重复 | ||
1.一种基于模板的知识学习方法，其特征在于，包括有以下步骤：
A、将训练数据库中的短语和/或句子通过自然语言处理方法解析，得到训练数据的词树；
B、获取训练数据的词树中词节点的标注信息，并将词树以及对应的标注信息作为模板存储到模板库；
C、将材料数据库中的短语和/或句子通过自然语言处理方法解析，得到材料数据的词树；
D、采用机器学习处理模板库中的模板，得到基于模板的学习方法；
E、对材料数据的词树逐个应用基于模板的学习方法，若应用成功，则将学习到的知识进行存储；若应用失败，则重新执行步骤B和D。
2.根据权利要求1所述的一种基于模板的知识学习方法，其特征在于：所述自然语言处理方法包括有依存句法分析和/或语义依存分析。
3.根据权利要求1所述的一种基于模板的知识学习方法，其特征在于：所述步骤D中采用机器学习处理的具体步骤为：将模板库中的模板输入人工神经网络进行训练，所述基于模板的学习方法以人工神经网络的形式存储。
4.根据权利要求1所述的一种基于模板的知识学习方法，其特征在于：所述标注信息包括有词树转化为知识的规则。
5.根据权利要求4所述的一种基于模板的知识学习方法，其特征在于：所述词树转化为知识的规则包括有知识体系的定义。
6.一种基于模板的知识学习系统，其特征在于：包括有
训练数据库，用于存储典型短语和句子；
材料数据库，用于存储待学习的材料数据；
模板库，用于存储用于知识学习的模板；
知识库，用于存储学习到的知识；
自然语言处理模块，用于将训练数据库和材料数据库中的短语或句子解析为词树；
标注模块，用于获取词树中词节点的标注信息；
模板生成模块，用于根据标注模块获取的词节点的标注信息对词树进行标注形成模板并存储至模板库；
机器学习模块，用于处理模板库中的模板得到基于模板的学习方法，并对材料数据的词树逐个应用基于模板的学习方法，若符合则应用成功，将学习到的知识存储到知识库；若不符合则应用失败，则调用模板生成模块进行处理。
7.根据权利要求6所述的一种基于模板的知识学习系统，其特征在于：所述自然语言处理模块包括有依存句法分析模块和/或语义依存分析模块。
8.根据权利要求6所述的一种基于模板的知识学习系统，其特征在于：所述机器学习模块处理得到基于模板的学习方法的具体步骤为：将模板库中的模板输入人工神经网络进行训练，所述基于模板的学习方法以人工神经网络的形式存储。
9.根据权利要求6所述的一种基于模板的知识学习系统，其特征在于：所述标注信息包括有词树转化为知识的规则。
10.根据权利要求9所述的一种基于模板的知识学习系统，其特征在于：所述词树转化为知识的规则包括有知识体系的定义。
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