[發(fā)明專利]分詞模型訓(xùn)練方法和裝置、及存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711450699.1
• 申請日: 2017-12-27
• 公開（公告）號: CN108038108B
• 公開（公告）日: 2021-12-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李玉信;崔朝輝;趙立軍;張霞
• 申請（專利權(quán)）人: 東軟集團(tuán)股份有限公司
• 主分類號: G06F40/289
• 分類號: G06F40/289
• 代理公司: 北京清亦華知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張潤

本發(fā)明提出一種分詞模型訓(xùn)練方法和裝置、及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括：獲取訓(xùn)練語料；對訓(xùn)練語料中的至少一篇文檔進(jìn)行拆分，獲取各個(gè)類型對應(yīng)的語料元素集；從各個(gè)類型對應(yīng)的語料元素集中抽取語料元素，得到待訓(xùn)練語料元素集；待訓(xùn)練語料元素集中，每個(gè)類型的語料元素?cái)?shù)量滿足預(yù)設(shè)閾值；對待訓(xùn)練語料元素集中的各個(gè)語料元素進(jìn)行分詞以及詞性標(biāo)注，并對分詞模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而能夠采用各種類型的語料元素對分詞模型進(jìn)行訓(xùn)練，避免采用多個(gè)相同類型相似內(nèi)容的訓(xùn)練語料，從而提高了訓(xùn)練得到的分詞模型的準(zhǔn)確度，降低了人工成本，提高了分詞模型的訓(xùn)練效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種分詞模型訓(xùn)練方法和裝置、及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

目前，分詞作為自然語言處理的基礎(chǔ)，分詞的準(zhǔn)確度直接影響自然語言處理的結(jié)果。為了獲取好的分詞結(jié)果，需要訓(xùn)練質(zhì)量好的分詞模型，而分詞模型的訓(xùn)練需要好的訓(xùn)練語料。

現(xiàn)有技術(shù)中，對分詞模型進(jìn)行訓(xùn)練的過程具體可以為，獲取訓(xùn)練語料，對訓(xùn)練語料進(jìn)行人工分詞以及詞性標(biāo)注，得到標(biāo)注后的訓(xùn)練語料，根據(jù)標(biāo)注后的訓(xùn)練語料對分詞模型進(jìn)行訓(xùn)練。然而上述對分詞模型進(jìn)行訓(xùn)練的過程中，訓(xùn)練語料中可能存在大量類型相同且內(nèi)容相似的訓(xùn)練語料，導(dǎo)致訓(xùn)練語料中的類型不全面，各類型的訓(xùn)練語料的數(shù)量可能差別太大，從而降低了訓(xùn)練得到的分詞模型的準(zhǔn)確度；或者，在分詞模型的準(zhǔn)確度確定的情況下，增加了需要準(zhǔn)備的訓(xùn)練語料的數(shù)量，增加了人工成本。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問題之一。

為此，本發(fā)明的第一個(gè)目的在于提出一種分詞模型訓(xùn)練方法，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中訓(xùn)練得到的分詞模型準(zhǔn)確度差，人工成本高的問題。

本發(fā)明的第二個(gè)目的在于提出一種分詞模型訓(xùn)練裝置。

本發(fā)明的第三個(gè)目的在于提出另一種分詞模型訓(xùn)練裝置。

本發(fā)明的第四個(gè)目的在于提出一種非臨時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

本發(fā)明的第五個(gè)目的在于提出一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。

為達(dá)上述目的，本發(fā)明第一方面實(shí)施例提出了一種分詞模型訓(xùn)練方法，包括：

獲取訓(xùn)練語料；

對所述訓(xùn)練語料中的至少一篇文檔進(jìn)行拆分，獲取各個(gè)類型對應(yīng)的語料元素集；所述語料元素集中包括：對所述文檔拆分得到的相應(yīng)類型的至少一個(gè)語料元素；

從各個(gè)類型對應(yīng)的語料元素集中抽取語料元素，得到待訓(xùn)練語料元素集；所述待訓(xùn)練語料元素集中，每個(gè)類型的語料元素?cái)?shù)量滿足預(yù)設(shè)閾值；

對所述待訓(xùn)練語料元素集中的各個(gè)語料元素進(jìn)行分詞以及詞性標(biāo)注，得到標(biāo)注后的待訓(xùn)練語料元素集；

根據(jù)所述標(biāo)注后的待訓(xùn)練語料集對分詞模型進(jìn)行訓(xùn)練。

進(jìn)一步的，所述對所述訓(xùn)練語料中的至少一篇文檔進(jìn)行拆分，獲取各個(gè)類型對應(yīng)的語料元素集，包括：

對所述至少一篇文檔進(jìn)行拆分，獲取至少一個(gè)語料元素；

針對每個(gè)語料元素，采用N元模型對所述語料元素進(jìn)行切割，獲取所述語料元素中的切割詞；

根據(jù)所述切割詞，計(jì)算任意兩個(gè)語料元素之間的距離；

根據(jù)各個(gè)語料元素之間的距離，對所述至少一個(gè)語料元素進(jìn)行聚類，得到各個(gè)類型對應(yīng)的語料元素集。

進(jìn)一步的，所述語料元素為：至少一個(gè)句子、至少一個(gè)段落或者整篇文章。

進(jìn)一步的，所述從各個(gè)類型對應(yīng)的語料元素集中抽取語料元素，得到待訓(xùn)練語料元素集，包括：

針對每個(gè)類型對應(yīng)的語料元素集，在第一次抽取語料元素時(shí)，從所述語料元素集中隨機(jī)抽取語料元素；