[發明專利]基于受限的語義依存分析的文本推理方法

有效

• 申請號: 201110336338.0
• 申請日: 2011-10-31
• 公開（公告）號: CN102360346A
• 公開（公告）日: 2012-02-22
• 發明（設計）人: 姬東鴻;呂晨;滕沖;張明堯;孫程;陳波;汪輝;史華新;韓欣;吳龍飛
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06F17/27
• 分類號: G06F17/27
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 張火春

1.一種基于受限的語義依存分析的文本推理方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一、根據語義依存的表示機制，建立一個漢語文本推理標注資源，其中，一個文本推理標注實例包含一個語段T、一個假設H、假設H的語義依存圖及推理類型；

步驟二、在步驟一所建立的漢語文本推理標注資源的基礎上，在新輸入的語段T的限制下對新輸入的假設H進行語義依存分析，從而判斷語段T是否能推理出假設H；

步驟三、對步驟二的分析過程和判斷結果進行評估、分析和概括，并利用反饋改善分析過程的性能。

2.根據權力要求1所述的基于受限的語義依存分析的文本推理方法，其特征在于：

所述的步驟二具體為：以步驟一所建立的漢語文本推理標注資源為基礎，在新輸入的語段T的限制下對新輸入的假設H進行語義依存分析，得到假設H的語義依存圖，如果假設H的語義依存圖存在的概率大于預設值δ，則語段T可推理出假設H，否則無法推理出假設H，其中，δ根據實驗結果設定。

3.根據權力要求2所述的基于受限的語義依存分析的文本推理方法，其特征在于：

所述的假設H的語義依存圖的獲得，包括以下步驟：

1）無向樹分析，該步驟進一步包括以下子步驟：

1.1將無向樹分析形式化為????????????????????????????????????????????????，其中，表示假設H的最大生成樹，ST_h為假設H的生成樹集合，θ為特征的權重向量，t為假設H的生成樹集合中的元素，為描寫t的特征向量；?

所述的特征有如下幾種：

a、二元特征：對于任一條邊，二元特征包括：、、、，其中，和分別指和在Hownet或同義詞詞林中所屬的概念類；

b、結構特征：與鄰接的任一節點,?則為一結構特征；

c、上下文特征：位于假設H中和間任一位置或和外一定距離的詞，則為一上下文特征;

d、語段T上下文特征：假設H中實詞在語段T中一般有對應，因此語段T上下文特征可通過上述的上下文特征方法獲得；如果語段T上下文特征中有指代，則采用其指代候選參與構成特征；?

e、語段T結構特征：對語段T進行結構分析，并利用語段T中包含的依存關系，得到語段T結構特征；如果語段T結構特征中有指代，則采用其指代候選參與構成特征；?

f、歷史特征：是根據分析過程中自定義的啟發式規則特征、用來模擬由無標記無向圖到有標記有向圖的轉換過程；?

1.2?把訓練數據中的每個標記轉化為節點，并確定最大生成樹；

1.3對步驟1.2所得的樹進行訓練；

1.4?根據步驟1.3的訓練輸出，采用步驟1.1中的公式對新輸入的語段T和新輸入的假設H進行解碼，即得到假設H對應的無標記的無向樹；

????2）有向圖分析，該步驟進一步包括以下子步驟：

2.1無向圖分析：將步驟1）所得的無標記的無向樹轉換為無標記的無向圖；

2.2?標記分析：將步驟2.1?所得的無標記的無向圖轉換為有標記的無向圖；

2.3有向圖分析：將步驟2.2?所得的有標記的無向圖轉換為有標記的有向圖，即得到假設H的語義依存圖。

4.根據權力要求3所述的基于受限的語義依存分析的文本推理方法，其特征在于：

所述的步驟1.2中最大生成樹的確定是采用普里姆算法。