[发明专利]一种引入大数据分析的自然语言模糊边界确定方法

摘要

本发明涉及一种引入大数据分析的自然语言模糊边界确定方法，包括以下步骤：进行自然语言解码识别分析：从原始波形语言数据中提取的声学特征经过训练得到声学模型，与发声词典、语言模型组成网络，对新来的语言提取特征，经声学模型表示，通过维特比解码得到识别结果；接着进行基于深度学习的自然语言特征识别；在上述步骤的基础上，采用大数据分析法对自然语言模糊边界进行确定；采用支持向量机法，根据自然语言特征的显著性进行划分，再根据其约束条件，结合大数据分析法，确定自然语言模糊边界。本发明引入大数据分析的自然语言模糊边界确定方法，提高了查全率和准确率。

主权项

1.一种引入大数据分析的自然语言模糊边界确定方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：进行自然语言解码识别分析：从原始波形语言数据中提取的声学特征经过训练得到声学模型，与发声词典、语言模型组成网络，对新来的语言提取特征，经声学模型表示，通过维特比解码得到识别结果；步骤S2：进行基于深度学习的自然语言特征识别；步骤S3：在步骤S2的基础上，采用大数据分析法对自然语言模糊边界进行确定；采用支持向量机法，根据自然语言特征的显著性进行划分，再根据其约束条件，结合大数据分析法，确定自然语言模糊边界；其中，所述根据自然语言特征的显著性进行划分具体为：将自然语言划分为两类：上升型自然语言属性及下降型自然语言属性；其中上升型自然语言属性值在进行检测时比没有检测的自然语言属性值要大，下降型自然语言属性值在检测时比没有检测时的自然语言属性值要小。