[发明专利]一种口语化短文本的实体属性提取方法及电子装置在审
申请号: | 202010500426.9 | 申请日: | 2020-06-04 |
公开(公告)号: | CN113761919A | 公开(公告)日: | 2021-12-07 |
发明(设计)人: | 万辛;戚梦苑;孙晓晨;黄远;沈亮;刘发强;孙旭东;张磊;郝冰川 | 申请(专利权)人: | 国家计算机网络与信息安全管理中心 |
主分类号: | G06F40/295 | 分类号: | G06F40/295;G06F40/211 |
代理公司: | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人: | 余功勋 |
地址: | 100029*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 口语化 文本 实体 属性 提取 方法 电子 装置 | ||
1.一种口语化短文本的实体属性提取方法,其步骤包括:
1)对口语化短文本切词及词性标注,并对各标注词性的词语进行命名主体识别,得到实体词语;
2)将口语化短文本映射为主谓宾三元组,获取主谓宾三元组中各词语的依存关系,并使用实体词语对主谓宾三元组中各词语进行实体识别;
3)当主谓宾三元组中的主谓宾满足一触发规则时,提取宾语词组作为实体属性。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,通过删除口语化短句中口语化词语与无实际意义的噪声词,得到口语化短文本;通过对口语化长句进行以标点符号为单位的断句,得到口语化短句。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,通过以下步骤进行词性标注:
1)对口语化短文本切词,得到若干词语;
2)将各词语输入通过若干样本词语训练的隐马尔科夫标注模型,对各词语进行标注。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,词性包括形容词、名词、副词、动词、连词和代词。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,通过将各标注词性的词语输入由若干样本词语及CRF++工具包训练的实体识别模型,进行命名主体识别。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,实体词语包括人名、地名和机构名。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,通过HanLP语言处理工具获取主谓宾三元组中各词语的依存关系。
8.如权利要求1所述的方法,其特征在于,触发规则包括:同时满足主语为人称代词、谓语为动词词性的支配词及支配词的动宾关系为名词性词组、或同时满足主语为人称代词、谓语为询问性质的动词及宾语词组中包含地点名词。
9.一种存储介质,所述存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时执行权利要求1-8中任一所述方法。
10.一种电子装置,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行如权利要求1-8中任一所述方法。
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