[发明专利]韵律层级划分方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种韵律层级划分方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待划分韵律层级的文本；

对所述文本进行词性识别，得到所述文本中每个词的词性；

将词性识别后的所述文本输入至预设的条件随机场模型中，得到所述文本的每个词的韵律层级标签；其中，所述条件随机场模型中包括特征函数，所述特征函数用于分别统计每个词的上下文的词性结构、文本结构，根据所述词性结构、文本结构确定每个词的韵律层级标签；

根据所述文本中每个词的韵律层级标签对所述文本进行韵律层级划分。

2.根据权利要求1所述的韵律层级划分方法，其特征在于，所述获取待划分韵律层级的文本的步骤之前，包括：

获取训练数据集；其中，所述训练数据包括多个训练文本，所述训练文本携带有训练文本中每个词的词性，以及每个词的韵律层级标签；

将所述训练文本输入至初始条件随机场模型中进行训练，得到所述预设的条件随机场模型；其中，所述初始条件随机场模型中包括特征模板，所述特征模板用于分别统计所述训练文本中每个词的上下文的词性结构、文本结构，并根据所述词性结构、文本结构以及训练样本中每个词的韵律层级标签，确定所述特征模板中的模型参数，以得到所述特征函数。

3.根据权利要求2所述的韵律层级划分方法，其特征在于，所述训练文本包括三列：

其中，第一列为所述训练文本中每个词的竖向排列，第二列为所述训练文本每个词对应的词性，第三列为所述训练文本中每个词对应的韵律层级标签。

4.根据权利要求3所述的韵律层级划分方法，其特征在于，所述初始条件随机场模型中包括的特征模板为：

(1)

(2)

(3)

其中，x_i,1表示训练样本中第i行第2列的数据，w_i-a表示对应的词性，m_i-a表示对应的文本；a、b分别表示上下文文字的范围；n为预设的超参数，y_i为文字对应的韵律层级标签。

5.根据权利要求2所述的韵律层级划分方法，其特征在于，所述将所述训练文本输入至初始条件随机场模型中进行训练，得到所述预设的条件随机场模型的步骤之后，包括：

获取测试数据中的测试文本；其中，所述测试文本包括所述测试文本中每个词的词性；

将所述测试文本输入至所述预设的条件随机场模型中，得到所述测试文本中每个词的预测韵律层级标签；

获取所述测试文本的正确韵律层级标签，并对比所述预测韵律层级标签与所述正确韵律层级标签获取所述预设的条件随机场模型的预测准确率；

若所述预测准确率高于阈值，则确定所述预设的条件随机场模型训练完成。

6.根据权利要求2所述的韵律层级划分方法，其特征在于，所述获取训练数据集的步骤，包括：

获取文字样本；

对所述文字样本进行词性识别，得到所述文字样本中每个词的词性；

获取所述文字样本中每个词的韵律层级标签；

基于所述文字样本、文字样本中每个词的词性以及文字样本中每个词的韵律层级标签，构建得到每个所述训练文本；

基于多个训练文本，得到所述训练数据集。

7.根据权利要求1所述的韵律层级划分方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述预设的条件随机场模型存储于区块链中。

8.一种韵律层级划分装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取待划分韵律层级的文本；

识别单元，用于对所述文本进行词性识别，得到所述文本中每个词的词性；

标签获取单元，用于将词性识别后的所述文本输入至预设的条件随机场模型中，得到所述文本的每个词的韵律层级标签；其中，所述条件随机场模型中包括特征函数，所述特征函数用于分别统计每个词的上下文的词性结构、文本结构，根据所述词性结构、文本结构确定每个词的韵律层级标签；

划分单元，用于根据所述文本中每个词的韵律层级标签对所述文本进行韵律层级划分。