[发明专利]特征二元约束关系的自动挖掘方法

摘要

一种特征二元约束关系的自动挖掘方法，其包括以下步骤：配对步骤，对一组N个特征进行两两配对形成“特征对”，并根据已知条件将“特征对”分为“空白对”、“依赖对”、“互斥对”和“未知对”四类；量化步骤，对于每一个“特征对”，定义四个指标对其进行量化；训练步骤，使用经过量化的“空白对”、“依赖对”和“互斥对”作为训练样本，对用于挖掘出“依赖对”和“互斥对”的一分类器进行训练；分类步骤，使用分类器对输入的“未知对”进行分类，在“未知对”中发现“依赖对”和“互斥对”就意味着挖掘到了新的二元约束关系。本发明可以高度自动化的进行大规模特征模型中约束关系的建立，提高特征模型的建模效率。

主权项

一种特征二元约束关系的自动挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：配对步骤，对一组N个特征进行两两配对形成“特征对”，并根据已知条件将“特征对”分为“空白对”、“依赖对”、“互斥对”和“未知对”四类；其中，“特征对”为由任意特征X和特征Y组成的集合，“空白对”表示在一特征对中两个特征之间不存在约束关系，“依赖对”表示在一特征对中两个特征之间存在依赖关系，“互斥对”表示在一特征对中两个特征之间存在互斥关系，“未知对”表示在一特征对中两个特征之间存在不确定关系；由此，N个特征共产生N(N‑1)/2个“特征对”；量化步骤，对于每一个“特征对”，定义如下四个指标对其进行量化：描述相似度：两个特征的文字描述之间的相似度；功能区域相似度：两个特征的功能区域之间的相似度；X指向性：特征X的名字与特征Y的功能区域之间的相似度；Y指向性：特征Y的名字与特征X的功能区域之间的相似度；其中，特征的功能区域为“特征的文字描述中的宾语及其修饰语的集合”；训练步骤，使用经过量化的“空白对”、“依赖对”和“互斥对”作为训练样本，对用于挖掘出“依赖对”和“互斥对”的一分类器进行训练；分类步骤，使用分类器对输入的“未知对”进行分类，在“未知对”中发现“依赖对”和“互斥对”就意味着挖掘到了新的二元约束关系。