[發明專利]語義分析方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201711230879.9
• 申請日: 2017-11-29
• 公開（公告）號: CN107885879A
• 公開（公告）日: 2018-04-06
• 發明（設計）人: 李澤中
• 申請（專利權）人: 北京小度信息科技有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06F17/27
• 代理公司: 北京智信四方知識產權代理有限公司11519
• 代理人: 劉真

1.一種語義分析方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取候選詞語集；

計算所述候選詞語集中詞語為預設詞語的概率值；

將所述概率值符合預設條件的詞語確認為目標詞語。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取候選詞語集，包括：

獲取輸入字符串；

對所述輸入字符串進行分割，得到候選詞語；

基于得到的候選詞語生成候選詞語集。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算所述候選詞語集中詞語為預設詞語的概率值，包括：

確定特征數據；

獲取訓練詞語數據；

基于所述特征數據和訓練詞語數據訓練得到特征數據的權重值；

基于所述特征數據的權重值計算候選詞語為預設詞語的概率值。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征數據包括：詞語w在當前輸入字符串中出現的次數，詞語w在預設歷史時間段內輸入字符串中出現的次數，詞語w的相鄰詞語，詞語w的詞性，相鄰詞語的詞性，詞語w是否為預設名稱中的一種或多種。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述訓練詞語數據包括正樣本詞語和負樣本詞語。

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征數據和訓練詞語數據訓練得到特征數據的權重值，包括：

基于所述特征數據和訓練詞語數據進行訓練，得到特征權重預測模型；

基于所述特征權重預測模型預測所述特征數據對應的權重。

7.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，利用下式基于所述特征數據的權重值計算候選詞語w為預設詞語的概率值p(w)：

p(w)=11+exp(-Σiλifi)]]>

其中，f_i表示特征數據中的第i個特征，λ_i表示第i個特征f_i對應的權重值。

8.一種語義分析裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，被配置為獲取候選詞語集；

計算模塊，被配置為計算所述候選詞語集中詞語為預設詞語的概率值；

確認模塊，被配置為將所述概率值符合預設條件的詞語確認為目標詞語。

9.一種電子設備，其特征在于，包括存儲器和處理器；其中，

所述存儲器用于存儲一條或多條計算機指令，其中，所述一條或多條計算機指令被所述處理器執行以實現如權利要求1-7任一項所述的方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機指令，其特征在于，該計算機指令被處理器執行時實現如權利要求1-7任一項所述的方法。