[发明专利]一种结合知识图谱的语义消歧方法和装置、智能学习设备

说明书

本发明提供了一种结合知识图谱的语义消歧方法和装置、智能学习设备，包括：对目标文本进行分词，并对分词后得到的词语进行词性标注；当所述词语中存在多义词时，从所述词语中提取多义词及其对应的相关词；根据所述多义词、所述相关词、以及领域知识图谱，对所述多义词进行释义。本发明在传统词库的基础上结合知识图谱进行语义消歧，进一步提高了语义消歧的准确率，从而有利于智能化教育设备的推广应用。

技术领域

本发明涉及语义技术领域，尤指一种结合知识图谱的语义消歧方法和装置、智能学习设备。

背景技术

随着社会的不断发展，越来越多的智能学习设备，比如家教机、学生平板等，在家庭中得到广泛应用。人们使用这类设备来辅助孩子学习，如在学习的过程中，碰到不会解的习题、不理解的知识点时，通过语音或文本输入相关问题或知识点，在智能学习设备中搜索对应的答案和知识讲解。

目前，在人机交互场景中，准确理解输入信息的语义是做出正确应答的基础。如果产品的语义解析失败率较高，会使得用户的使用体验感差，不利于产品的推广和使用。

要获得正确的语义，首先要正确理解输入信息中关键词语的词义。词义消歧是一个重要的语义技术，它的目标是在某个特定的上下文中，确定每个多义词在该上下文中特定含义的过程。已有的词义消歧方法是基于语义词典，通过语义词典查找每个词语的释义、同义词集合等，再与上下文结合来获取多义词语本身在文本中的释义。

发明内容

本发明的目的是提供一种结合知识图谱的语义消歧方法和装置、智能学习设备，不仅提高了机器对文本语义理解的准确度，还提高了机器的语义消歧速度，从而有利于智能化教育设备的推广应用。

本发明提供的技术方案如下：

一种结合知识图谱的语义消歧方法，包括：对目标文本进行分词，并对分词后得到的词语进行词性标注；当所述词语中存在多义词时，从所述词语中提取多义词及其对应的相关词；根据所述多义词、所述相关词、以及领域知识图谱，对所述多义词进行释义。

进一步优选的，所述从所述词语中提取多义词及其对应的相关词包括：从所述词语中提取多义词和符合预设词性范围的候选词；根据大规模语料库，计算所述候选词与所述多义词之间的点互信息；选择点互信息大于预设阈值的候选词作为所述多义词的相关词。

进一步优选的，所述点互信息的计算公式为：

其中，PMI(W1＝w1,W2＝w2)表示w1、w2两个词的点互信息值，P(w1,w2)表示w1、w2两个词的共同出现的次数，P(w1)表示w1出现的次数，P(w2)表示w2现的次数。

进一步优选的，所述根据所述多义词、所述相关词、以及领域知识图谱，对所述多义词进行释义包括：根据所述多义词，获取领域知识图谱上所述多义词对应的实体；遍历所述实体的所有三元组，找到与所述相关词匹配的三元组；根据匹配三元组，确定所述多义词的释义。

进一步优选的，所述根据匹配三元组，确定所述多义词的释义之前还包括：当遍历所述实体的所有三元组，没有找到与所述相关词匹配的三元组时，根据预设词库，获得所述相关词的近义词；遍历所述实体的所有三元组，找到与所述相关词的近义词匹配的三元组。

本发明还提供一种结合知识图谱的语义消歧装置，包括：文本分词模块，用于对目标文本进行分词，并对分词后得到的词语进行词性标注；相关词提取模块，用于当所述词语中存在多义词时，从所述词语中提取多义词及其对应的相关词；匹配释义模块，用于根据所述多义词、所述相关词、以及领域知识图谱，对所述多义词进行释义。

进一步优选的，所述相关词提取模块，进一步用于从所述词语中提取多义词和符合预设词性范围的候选词；以及，根据大规模语料库，计算所述候选词与所述多义词之间的点互信息；以及，选择点互信息大于预设阈值的候选词作为所述多义词的相关词。