[发明专利]基于依存句法的句子时态识别方法、设备和可读存储介质

权利要求书

1.一种基于依存句法的句子时态识别方法，其特征在于，所述基于依存句法的句子时态识别方法包括：

获取待解析语句，并对所述待解析语句进行依存句法分析，获得所述待解析语句对应的依存句法分析结果；

基于所述依存句法分析结果，对所述待解析语句进行句子时态识别，获得句子时态识别结果。

2.如权利要求1所述基于依存句法的句子时态识别方法，其特征在于，所述基于所述依存句法分析结果，对所述待解析语句进行句子时态识别，获得句子时态识别结果的步骤包括：

基于所述依存句法分析结果，抽取所述待解析语句的目标句子主干；

基于所述目标句子主干，对所述待解析语句进行句子时态识别，获得所述句子时态识别结果。

3.如权利要求2所述基于依存句法的句子时态识别方法，其特征在于，所述基于所述目标句子主干，对所述待解析语句进行句子时态识别，获得所述句子时态识别结果的步骤包括：

基于预设关键词成分位置，在所述目标句子主干中选取时态标志性词；

基于所述时态标志性词和预设时态判断优先级信息，对所述待解析语句进行句子时态识别，获得所述句子时态识别结果。

4.如权利要求2所述基于依存句法的句子时态识别方法，其特征在于，所述基于所述目标句子主干，对所述待解析语句进行句子时态识别，获得所述句子时态识别结果的步骤还包括：

将所述目标句子主干输入预设句子分类模型，对所述目标句子主干进行分类，获得所述目标句子主干对应的句子分类标签；

基于所述句子分类标签，对所述待解析语句进行句子时态识别，获得所述句子时态识别结果。

5.如权利要求2所述基于依存句法的句子时态识别方法，其特征在于，所述依存句法分析结果包括依存句法类型标签预测结果，

所述基于所述依存句法分析结果，抽取所述待解析语句的目标句子主干的步骤包括：

基于所述依存句法类型标签预测结果，确定所述待解析语句对应的句型信息；

基于所述句型信息和所述依存句法类型标签预测结果，抽取所述目标句子主干。

6.如权利要求5所述基于依存句法的句子时态识别方法，其特征在于，所述基于所述句型信息和所述依存句法类型标签预测结果，抽取所述目标句子主干的步骤包括：

基于所述句型信息，确定所述待解析语句对应的目标核心词；

基于预设词成分优先级和所述依存句法类型标签预测结果，确定所述目标核心词对应的各目标句子主干词；

基于所述句型信息、所述目标核心词和各所述目标句子主干词，生成所述目标句子主干。

7.如权利要求1所述基于依存句法的句子时态识别方法，其特征在于，所述依存句法分析结果包括依存关系类型预测结果，

所述对所述待解析语句进行依存句法分析，获得所述待解析语句对应的依存句法分析结果的步骤包括：

对所述待解析语句进行向量化，获得向量化语句；

基于预设依存关系判别模型，对所述向量化语句进行依存关系判别，获得依存关系判别结果；

基于预设依存关系类型预测模型和所述依存关系判别结果，对所述向量化语句进行依存关系类型预测，获得所述依存关系类型预测结果。

8.如权利要求7所述基于依存句法的句子时态识别方法，其特征在于，所述预设依存关系判别模型包括第一特征提取模型、第一全连接网络、第二全连接网络和第一双仿射变换网络，

所述基于预设依存关系判别模型，对所述向量化语句进行依存关系判别，获得依存关系判别结果的步骤包括：

基于所述第一特征提取模型，对所述向量化语句进行特征提取，获得第一特征提取结果；

基于所述第一全连接网络和所述第二全连接网络，分别对所述第一特征提取结果进行全连接，获得第一句子向量和第二句子向量；

基于所述第一双仿射变换网络，对所述第一句子向量和所述第二句子向量进行双仿射变换，获得依存关系得分矩阵；

基于所述依存关系得分矩阵，确定所述依存关系判别结果。