[发明专利]一种基于语义实现语句泛化的方法和装置在审

专利信息
申请号: 202110657017.4 申请日: 2021-06-11
公开(公告)号: CN113343708A 公开(公告)日: 2021-09-03
发明(设计)人: 陈孝良;哈玉杰;苏少炜 申请(专利权)人: 北京声智科技有限公司
主分类号: G06F40/30 分类号: G06F40/30;G06F40/289;G06F40/211;G06K9/62;G06Q40/02
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 郭化雨
地址: 100094 北京市海淀*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 语义 实现 语句 泛化 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种基于语义实现语句泛化的方法,其特征在于,所述方法包括:

对待处理语句作分词处理,得到语句分词;

根据所述语句分词得到扩展句;其中,所述扩展句是基于从所述语句分词和所述语句分词的同义词中选择相应的分词进行排列组合得到的;

根据所述扩展句的分词生成词向量,基于所述词向量得到扩展句向量;

计算所述扩展句向量和语句向量的相似度;其中,所述语句向量是基于由所述语句分词生成的词向量得到的;

获取所述相似度满足条件的目标扩展句,将所述目标扩展句作为语句泛化的结果。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述语句分词得到扩展句还包括:

对所述语句分词忽略停用词;

所述根据所述语句分词得到扩展句,其中,所述扩展句是基于从所述语句分词和所述语句分词的同义词中选择相应的分词进行排列组合得到的,包括:

从忽略所述停用词后的所述语句分词,以及忽略所述停用词后的所述语句分词的同义词中选择相应的分词;

对选择得到的分词作排列组合处理,得到所述扩展句。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述语句分词忽略停用词包括:

判断所述语句分词是否属于所述停用词且并非是实词或者副词;

若是,则对所述语句分词进行忽略的处理。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

所述基于所述词向量得到扩展句向量包括:计算所述词向量的平均值,以所述词向量的平均值作为所述扩展句向量;

基于由所述语句分词生成的词向量得到所述语句向量包括:计算所述语句分词生成的词向量的平均值,以所述语句分词生成的词向量的平均值作为所述语句向量。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,

所述计算所述词向量的平均值,以所述词向量的平均值作为所述扩展句向量,包括:

判断所述词向量对应的分词是否是实词或者副词,如果是,则设置所述词向量的权重为第一数值,否则,设置所述词向量的权重为第二数值;其中,所述第一数值大于所述第二数值;

基于所述词向量的权重,计算所述词向量的加权平均值,以所述词向量的加权平均值作为所述扩展句向量;

所述计算所述语句分词生成的词向量的平均值,以所述语句分词生成的词向量的平均值作为所述语句向量,包括:

判断所述语句分词生成的词向量对应的分词是否是实词或者副词,如果是,则设置所述语句分词生成的词向量的权重为第一数值,否则,设置所述语句分词生成的词向量的权重为第二数值;其中,所述第一数值大于所述第二数值;

基于所述语句分词生成的词向量的权重,计算所述语句分词生成的词向量的加权平均值,以所述语句分词生成的词向量的加权平均值作为所述语句向量。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算所述扩展句向量和语句向量的相似度,获取所述相似度满足条件的目标扩展句,将所述目标扩展句作为语句泛化的结果,包括:

计算所述扩展句向量和语句向量的余弦相似度;

获取所述余弦相似度满足条件的目标扩展句,将所述目标扩展句作为语句泛化的结果。

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述条件包括:

所述余弦相似度大于0.5且小于0.9。

8.一种基于语义实现语句泛化的装置,其特征在于,所述装置包括:

分词单元,用于对待处理语句作分词处理,得到语句分词;

扩展单元:用于根据所述语句分词得到扩展句;其中,所述扩展句是基于从所述语句分词和所述语句分词的同义词中选择相应的分词进行排列组合得到的;

计算单元,用于根据所述扩展句的分词生成词向量,基于所述词向量得到扩展句向量;计算所述扩展句向量和语句向量的相似度;其中,所述语句向量是基于由所述语句分词生成的词向量得到的;

获取单元:用于获取所述相似度满足条件的目标扩展句,将所述目标扩展句作为语句泛化的结果。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京声智科技有限公司,未经北京声智科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110657017.4/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top