[发明专利]一种句法分析方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本申请提供了一种句法分析方法、装置、存储介质及电子设备，方法用于解析原始语句，使得原始语句中的多个字词向量从缓存空间全部转移至栈空间的过程，方法包括：对当前位于缓存空间中的多个字词向量分别对应的第一索引重新组合排列，获得K种候选词组索引单元组成的第一字词索引集合；查询与每个候选词组索引单元对应的词组向量，获得每个词组向量的第一得分，将最高的第一得分对应的词组向量预测为当前从缓存空间转移至栈空间进行移位操作时移动的词组向量，使得对语句的识别更准确。

技术领域

本申请涉及自然语言处理技术领域，具体而言，涉及一种句法分析方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

目前，自然语言处理(Natural Language Processing)是人工智能和语言学领域的分支学科。在此领域中探讨如何处理及运用自然语言，包括自然语言认知，自然语言生成和自然语言理解等。自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言；自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言；自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。自然语言处理的主要任务包括词性标注、情感分析、句法分析等。

目前，自然语言理解在日常生活中的应用越来越广泛，例如自动语音识别、神经机器翻译等。对于固定搭配、俗语、习语和网络用语等词组的识别是现有技术中一直存在的问题，这是因为这些词组既不是地点、人名名词性的实体，也不能仅仅从字面意思去理解，使得这些词组与通常的命名实体识别任务不一样。现有技术通常使用神经网络结合条件随机场的方法来学习出一个能够识别命名实体的模型，该模型只能通过句子内本身词与词的上下文关系来判定是否是一组连续的词组，使得识别结果不够准确。

发明内容

本申请的目的在于提供一种句法分析方法、装置、存储介质及电子设备，以有效的改善现有技术中识别结果不准确的技术缺陷。

本申请的实施例通过以下技术方案实现：

第一方面，本申请实施例提供了一种句法分析方法，方法用于解析原始语句，使得原始语句中的多个字词向量从缓存空间全部转移至栈空间的过程，方法包括：对当前位于缓存空间中的多个字词向量分别对应的第一索引重新组合排列，获得K种候选词组索引单元组成的第一字词索引集合，其中，包括：根据多个字词向量在缓存空间的存储地址，将每个字词向量在缓存空间的存储地址赋予互不相同的数值，将每个字词向量的数值确定为每个字词向量的第一索引；根据组合的数量和组合的顺序，对第一索引进行组合排列，每一种组合排列方式形成一种候选词组索引单元，第一字词索引集合包括了当前位于缓存空间中第一索引组合排列形成的所有可能性的候选词组单元；查询与每个候选词组索引单元对应的词组向量，获得每个词组向量的第一得分，将最高的第一得分对应的词组向量预测为当前从缓存空间转移至栈空间进行移位操作时移动的词组向量。

结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，方法还包括：获得当前可建立句法关系的第二字词索引集合，其中，第二字词索引集合包括当前位于缓存空间中的第一个字词向量对应的第二字词索引、当前位于栈空间中的栈顶的字词向量对应的第二字词索引以及与栈顶相邻位置的字词向量对应的第二字词索引，当前位于栈空间中的栈顶和与栈顶相邻位置的两个字词向量之间可以进行左弧操作或右弧操作，左弧操作基于57种句法关系，右弧操作基于57种句法关系；根据句法关系，将第二字词索引集合中的所有第二字词索引映射成114种由字词向量组成的句法关系词组向量，获得114种句法关系词组向量的第二得分，根据第二得分预测当前从缓存空间转移至栈空间时字词向量进行左弧操作或右弧操作对应的句法关系。

结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，方法还包括：根据K个词组向量的所述第一得分和114种句法关系词组向量的第二得分，对当前从缓存空间转移至栈空间时字词向量将在移位操作、左弧操作和右弧操作的三种操作中做出预测。