[發(fā)明專利]基于機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)的分類裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711463482.4
• 申請(qǐng)日: 2017-12-28
• 公開（公告）號(hào): CN110110077A
• 公開（公告）日: 2019-08-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 冉露;吳晟昊;呂宏輪;劉旭;趙瑞娜;余黎陽
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 重慶南華中天信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/35
• 分類號(hào): G06F16/35;G06F17/27
• 代理公司: 上海光華專利事務(wù)所(普通合伙) 31219
• 代理人: 李琦

本發(fā)明提供一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)的分類裝置，該裝置包括：分類規(guī)則模塊，用于采集用戶的分類行為推導(dǎo)分類推理規(guī)則；獲取模塊，用于獲取待分類的知識(shí)；提取模塊，用于根據(jù)分詞法提取知識(shí)內(nèi)容中的關(guān)鍵字詞，其中，關(guān)鍵字詞包含關(guān)鍵字與詞組；計(jì)算處理模塊，用于計(jì)算關(guān)鍵字詞出現(xiàn)的頻率與位置；檢測(cè)輸出模塊，用于檢測(cè)滿足預(yù)設(shè)頻率與預(yù)設(shè)位置的關(guān)鍵字詞，輸出關(guān)鍵字詞作為分類結(jié)果。采用分詞法提取知識(shí)內(nèi)容中的關(guān)鍵字詞，根據(jù)用戶的分類行為建立最近鄰居集合，結(jié)合關(guān)鍵字詞加權(quán)、變換、混合、特征、元級(jí)別進(jìn)行綜合分析，得到最優(yōu)組合的關(guān)鍵字詞，既提高了知識(shí)的標(biāo)簽分類的精準(zhǔn)度，又提高了檢索準(zhǔn)確率，便于信息推薦以及過濾信息。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)的分類裝置。

背景技術(shù)

將知識(shí)按預(yù)先指定的類別歸類的技術(shù)可以追溯到上世紀(jì)60年代。不過，在最近的10年里，由于文本知識(shí)數(shù)字化而帶來的海量數(shù)據(jù)，導(dǎo)致我們不得不將這些知識(shí)進(jìn)行分類。由此，知識(shí)的自動(dòng)分類得到了廣泛的關(guān)注和快速的發(fā)展。

目前，為了解決知識(shí)分類主要有以下兩種方法：一種，是基于知識(shí)工程的方法，通過專業(yè)人員，為每個(gè)類別定義大量的推理規(guī)則，如果知識(shí)能滿足這些推理規(guī)則，則可以判定屬于該類別；另一種，是基于知識(shí)庫的知識(shí)分類，即首先根據(jù)知識(shí)內(nèi)容建立關(guān)鍵字和類目號(hào)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，形成主題詞、類目號(hào)、隸屬度3元組所構(gòu)成的知識(shí)庫，然后根據(jù)待分類知識(shí)給出的主題詞，累加主題詞所在類目的隸屬度，隸屬度總值最高的即為該知識(shí)所在的類目。

上述現(xiàn)有做法雖然可以在一定程度上解決知識(shí)分類的問題，但這兩種方法都存在明顯缺陷：(1)分類的質(zhì)量依賴于專業(yè)人員指定的規(guī)則；(2)不具備可推廣性，不同的領(lǐng)域需要構(gòu)建不同的分類系統(tǒng)；(3)待分類知識(shí)給出的主題詞中，只有小部分對(duì)分類具有積極的意義，有必要對(duì)待分類給出的關(guān)鍵詞去重、加權(quán)。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于以上所述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，本發(fā)明的目的在于提供一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)的分類裝置，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中機(jī)器對(duì)學(xué)習(xí)知識(shí)分類時(shí)，需要人為參與、分類效率與準(zhǔn)確率不高的問題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本申請(qǐng)的第一方面，本發(fā)明提供一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)的分類裝置，包括：一個(gè)或多個(gè)處理器；存儲(chǔ)器；以及一個(gè)或多個(gè)程序，其中所述一個(gè)或多個(gè)程序被存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中并被配置為由所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行指令，所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行的指令包括以下程序模塊：

分類規(guī)則模塊，用于采集用戶的分類行為推導(dǎo)分類推理規(guī)則；

獲取模塊，用于獲取待分類的知識(shí)；

提取模塊，用于根據(jù)分詞法提取所述知識(shí)內(nèi)容中的關(guān)鍵字詞，其中，所述關(guān)鍵字詞包含關(guān)鍵字與詞組；

計(jì)算處理模塊，用于計(jì)算所述關(guān)鍵字詞出現(xiàn)的頻率與位置；

檢測(cè)輸出模塊，用于檢測(cè)滿足預(yù)設(shè)頻率與預(yù)設(shè)位置的關(guān)鍵字詞，輸出所述關(guān)鍵字詞作為分類結(jié)果。

如上所述，本發(fā)明的基于機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)的分類裝置，具有以下有益效果：

采用分詞法提取知識(shí)內(nèi)容中的關(guān)鍵字詞，在知識(shí)管理平臺(tái)中搜尋該用戶分類行為；根據(jù)所述用戶的分類行為建立最近鄰居集合，結(jié)合關(guān)鍵字詞加權(quán)、變換、混合、特征、元級(jí)別進(jìn)行綜合分析，得到最優(yōu)組合的關(guān)鍵字詞，一則提高了知識(shí)的標(biāo)簽分類的精準(zhǔn)度，再則在知識(shí)檢索過程中，提高了檢索準(zhǔn)確率，便于信息推薦以及過濾信息。

附圖說明

圖1顯示為本發(fā)明提供的一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)的分類裝置結(jié)構(gòu)框圖。

具體實(shí)施方式

以下由特定的具體實(shí)施例說明本申請(qǐng)的實(shí)施方式，熟悉此技術(shù)的人士可由本說明書所揭露的內(nèi)容輕易地了解本申請(qǐng)的其他優(yōu)點(diǎn)及功效。