[發明專利]一種基于深度學習的中文語義分析的方法及裝置

有效

• 申請號: 201610658579.X
• 申請日: 2016-08-11
• 公開（公告）號: CN107729309B
• 公開（公告）日: 2022-11-08
• 發明（設計）人: 鄭驍慶;陳軍;呂永;尚國強
• 申請（專利權）人: 中興通訊股份有限公司;復旦大學
• 主分類號: G06F40/30
• 分類號: G06F40/30;G06F40/295;G06F40/242
• 代理公司: 北京元本知識產權代理事務所(普通合伙) 11308
• 代理人: 秦力軍

1.一種基于深度學習的中文語義分析的方法，包括：

移動終端通過對所獲取的中文文本進行規范化處理，得到規范中文文本；

移動終端對規范中文文本進行特殊類型詞匯識別和/或自定義詞匯識別和/或中文命名識別，并將識別結果作為約束條件；

移動終端根據所述約束條件和利用深度學習得到中文分詞和詞性標注模型，對所規范中文文本進行中文分詞和詞性分析，得到規范中文文本的分詞和詞性；

移動終端利用所述規范中文文本的分詞、詞性和/或命名識別類型，對所規范中文文本進行中文語義分析。

2.根據權利要求1所述的方法，所述移動終端對規范中文文本進行特殊類型詞匯識別和/或自定義詞匯識別和/或中文命名識別，并將識別結果作為約束條件包括：

所述移動終端利用特殊類型詞匯模板對規范中文文本進行特殊類型詞匯識別，得到所述規范中文文本的特殊類型詞匯識別結果，并將得到的特殊類型詞匯識別結果作為第一約束條件。

3.根據權利要求1所述的方法，所述移動終端對規范中文文本進行特殊類型詞匯識別和/或自定義詞匯識別和/或中文命名識別，并將識別結果作為約束條件包括：

所述移動終端利用自定義詞典對規范中文文本進行自定義詞匯識別，得到所述規范中文文本的自定義詞匯識別結果，并將得到的自定義詞匯識別結果作為第二約束條件。

4.根據權利要求1所述的方法，所述移動終端對規范中文文本進行特殊類型詞匯識別和/或自定義詞匯識別和/或中文命名識別，并將識別結果作為約束條件包括：

所述移動終端利用深度學習得到中文命名識別模型對規范中文文本進行中文命名識別，得到所述規范中文文本的中文命名識別結果，并將所得到的中文命名識別結果作為第三約束條件。

5.根據權利要求2-4任一所述的方法，所述約束條件包括第一約束條件、第二約束條件以及第三約束條件中的至少一種或其組合。

6.根據權利要求1-5任一所述的方法，所述移動終端利用所述規范中文文本的分詞、詞性和/或命名識別類型，對所規范中文文本進行中文語義分析包括：

所述移動終端根據所述規范中文文本的字符和基于帶動態k-max池化的卷積神經網絡的中文句子模型，對所述規范中文文本進行句子分類，得到所述規范中文文本的句子分類結果。

7.根據權利要求6所述的方法，所述移動終端利用所述規范中文文本的分詞、詞性和/或命名識別類型，對所規范中文文本進行中文語義分析包括：

所述移動終端根據句子分類結果確定雙向長短時記憶LSTM的中文語義角色標注模型，再根據所述規范中文文本的分詞、詞性和/或命名識別類型以及所述雙向長短時記憶LSTM的中文語義角色標注模型，對所述規范中文文本的每個分詞和符號進行語義角色標注，得到所述規范中文文本的語義角色標注結果。

8.根據權利要求7所述的方法，所述移動終端利用所述規范中文文本的分詞、詞性和/或命名識別類型，對所規范中文文本進行中文語義分析包括：

所述移動終端根據所述規范中文文本的語義角色標注結果和事件模型，對所述規范中文文本進行結構化處理，提取出所述規范中文文本的關鍵信息。

9.根據權利要求8所述的方法，所述規范中文文本的關鍵信息包含事件名稱、關鍵屬性以及屬性值。

10.一種基于深度學習的中文語義分析的裝置，包括：

規范化處理模塊，用于通過對所獲取的中文文本進行規范化處理，得到規范中文文本；

識別模塊，用于對規范中文文本進行特殊類型詞匯識別和/或自定義詞匯識別和/或中文命名識別，并將識別結果作為約束條件；

分析模塊，用于根據所述約束條件和利用深度學習得到中文分詞和詞性標注模型，對所規范中文文本進行中文分詞和詞性分析，得到規范中文文本的分詞和詞性，并利用所述規范中文文本的分詞、詞性和/或命名識別類型，對所規范中文文本進行中文語義分析。