[发明专利]一种用于语言理解的层次语义树构建方法及系统

摘要

一种用于语言理解的层次语义树构建方法及系统，该方法主要包括以下步骤对语句进行分词并加载语义知识库；根据LV规则识别语句的所有节点，根据语义知识和词语位置及搭配识别节点的层次；把句末标点生成特殊的节点，作为语义树的根节点；根据上述生成的节点信息对其进行合并，识别语句的语义边语块，把0级语义边作为子节点挂于根节点；循环遍历其各个子节点直至无低层次语义边，作为叶子节点挂于子节点。该方案在没有句法资源的情况下，仅使用语义信息和词语位置及搭配而得到语义结构树，使计算机能够进入自然语言的语义深层，在理解的基础上完成对自然语言的各种处理，实现了自然语言语义理解的第一步，可用于信息检索、自动文摘、机器翻译、文本分类以及信息过滤等。

主权项

一种用于语言理解的层次语义树构建方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、输入待处理语句，对待处理语句进行分词，并加载分词后词语的语义知识；S2、根据分词结果，识别出该语句的语义节点，包括：对于分词后的词语，如果词语的语义知识中有逻辑概念，对该词语标记为L，如果词语的语义知识中有动态概念，标记为V；对所有标记为L或V的词语，进行LV排除处理；对所有L标记根据其概念类别进行标记，并判断其是否有后标记，如果有后标记，对后标记的词语标记为L1H，根据上述所有标记生成语义节点；S3、利用语义知识和词语位置及搭配获得语义节点的层次；将所有L标记和V标记的默认层次都记为0，当出现两个上述标记相邻时，第二个标记的层次减小一层，包括：对第一序列中的所有语义节点，进行LV层次识别，所有L标记和V标记的默认层次都记为0；当两个L相邻时，即出现L1L2时，L2的层次减1；当L和V相邻时，即出现L1V2时，V2的层次减1；当L和V相邻时，即出现V1L2时，L2的层次减1；对句号标点符号，生成一个语义点，其标记为SST，记入第一序列；S4、识别该语句中不同层次的语义边；S5、根据各层次的语义边生成层次语义树。