[发明专利]自然语言的语义递归表示系统的构造方法

说明书

本公开的实施例公开了自然语言的语义递归表示系统的构造方法。该构造方法的一具体实施方式包括：选择预定种类自然语言的字词典；生成基础义项表；生成复合义项表；从义项的附加分类中选择适合的语义分类体系；执行基础语义对象的创建方法；执行基础语义对象的对象结构处理方法；执行基础语义对象的语义定义处理方法；执行基础语义对象的种属对象处理方法；执行基础语义对象的附加分类处理方法；执行复合语义对象的创建方法；执行复合语义对象的附加分类处理方法。该实施方式所构造的语义对象是唯一的，解决了语义的表示问题以及字形的多义性问题，同时语义对象具有语义的自我表示和自我解释的能力。

技术领域

本公开的实施例涉及自然语言处理技术领域，具体涉及一种自然语言的语义递归表示系统的构造方法。

背景技术

自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是指利用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理。由于自然语言语义的多义性、模糊性、上下文相关性、表达环境差异性以及语义知识的宽泛性等原因，语义的表示和处理一直是自然语言处理技术领域的难题。

《中文信息处理发展报告(2016)》(中文信息学会)第四页第30行指出：“语义应该采用什么表示形式一直困扰着研究者们”。

《知识图谱发展报告(2018)》(中文信息学会语言与知识计算专委会)第2页第8行指出，“不论是语义网络，还是框架语言和产生式规则都缺少严格的语义理论模型和形式化的语义定义。”

自然语言的字形是自然语言的词汇书写、印刷在纸张上或者显示在计算机屏幕上图形。字形一般具有多个语义、不同的读音以及不同的词性是自然语言的普遍现象。

自然语言处理的一般流程包括分词、词法分析、句法分析、语义分析等处理过程，每个处理过程都涉及到语义的处理，如果每个过程是以字形的形式进行处理的，就会受到字形的多义性、多词性问题困扰。

因此，无论处理语义系统的模型构造形式如何，如果模型中的处理元素是字形，那么该模型在表达和处理语义时就会受到字形的多义性问题的困扰。

发明内容

本公开的一些实施例提供了一种自然语言的语义递归表示系统的构造方法，包括：步骤1，选择预定种类自然语言的字词典，所述字词典包括义项，每条义项包括字形、字音和字义；步骤2，按照基础语义对象的定义，生成基础义项表；步骤3，按照复合语义对象的定义，生成复合义项表；步骤4，根据选定的面向对象的语言和语义对象的形式化定义，从义项的附加分类中，选择适合的语义分类体系，编写一种自然语言的语义递归表示系统语义对象类的软件代码；步骤5，执行基础语义对象的创建方法；步骤6，执行基础语义对象的对象结构处理方法；步骤7，执行基础语义对象的语义定义处理方法；步骤8，执行基础语义的对象种属对象处理方法；步骤9，执行基础语义对象的附加分类处理方法；步骤10，执行复合语义对象的创建方法；步骤11，执行复合语义对象的附加分类处理方法。

本公开的一些实施例提供的自然语言的语义递归表示系统的构造方法，通过上述方法步骤构造的语义对象是唯一的，解决了自然语言的语义在计算机内部表示问题以及字形的多义性问题，由形声义作为统一体递归定义的语义对象具备了语义的自我表示、自我解释的能力。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1示出了根据本公开的一些实施例的自然语言的语义递归表示系统的架构图；

图2是根据本公开的一些实施例的语义对象的结构图形表示；

图3是根据本公开实施例的一个通用的语义系统的类框架图；

图4是根据本公开实施例的一种自然语言的语义递归表示系统的构造方法的流程图；

图5是根据本公开实施例的执行基础语义对象的创建方法的流程图；