[發(fā)明專利]一種詞表構(gòu)建的方法及裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811317879.7 | 申請日: | 2018-11-07 |
| 公開(公告)號: | CN109492224A | 公開(公告)日: | 2019-03-19 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 李長亮;廖敏鵬;齊濟 | 申請(專利權(quán))人: | 北京金山數(shù)字娛樂科技有限公司;成都金山互動娛樂科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F17/27 | 分類號: | G06F17/27;G06F16/36 |
| 代理公司: | 北京智信禾專利代理有限公司 11637 | 代理人: | 王治東;吳肖肖 |
| 地址: | 100085 北京市海淀*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 詞表 篩選 構(gòu)建 互信息 凝聚度 語料 刪除 算法復(fù)雜度 讀取目標(biāo) 計算目標(biāo) 能力強 準(zhǔn)確率 長詞 申請 算法 輸出 中文 | ||
1.一種詞表構(gòu)建的方法,其特征在于,所述方法包括:
讀取目標(biāo)語料;
計算目標(biāo)語料中每兩個相鄰字之間的互信息,根據(jù)互信息大于等于0的至少兩個相鄰字生成待篩選詞,并根據(jù)待篩選詞生成第一待篩選詞表;
計算所述第一待篩選詞表中的各個待篩選詞的凝聚度,并將凝聚度小于第一閾值的待篩選詞刪除得到第二待篩選詞表;
計算所述第二待篩選詞表中的每個所述待篩選詞的自由度,并將自由度小于第二閾值的待篩選詞刪除得到第三待篩選詞表;
輸出所述第三待篩選詞表。
2.如權(quán)利要求1所述的詞表構(gòu)建的方法,其特征在于,所述目標(biāo)語料中每兩個相鄰字之間的互信息通過兩個相鄰字在目標(biāo)語料中分別出現(xiàn)的概率以及相鄰出現(xiàn)的概率計算而得。
3.如權(quán)利要求1所述的詞表構(gòu)建的方法,其特征在于,所述目標(biāo)語料包括至少一個文本子序列;
根據(jù)互信息大于等于0的至少兩個相鄰字生成待篩選詞,包括:
a1、確定在加載的文本子序列中的開始位置i和結(jié)束位置j,計算第i個字和第j個字之間的互信息,若互信息≥0,執(zhí)行步驟a2,若互信息<0,執(zhí)行步驟a4,其中,i,j均為正整數(shù),i≥1,j=i+1;
a2、將結(jié)束位置j自增1,并計算第j-1個字和第j個字之間的互信息,若互信息≥0,繼續(xù)執(zhí)行步驟a2,若互信息<0,執(zhí)行步驟a3;
a3、將第i個字至第j-1個字之間任意相鄰的至少兩個字作為待篩選詞,然后執(zhí)行步驟a4;
a4、判斷結(jié)束位置j是否到達文本子序列的結(jié)束位置,若是,執(zhí)行步驟a6,若否,執(zhí)行步驟a5;
a5、取i=j(luò),返回步驟a1;
a6、判斷當(dāng)前加載的文本子序列是否為最后一個文本子序列,若是,執(zhí)行步驟a8,若否,執(zhí)行步驟a7;
a7、加載下一個文本子序列,并返回步驟a1;
a8、結(jié)束流程。
4.如權(quán)利要求3所述的詞表構(gòu)建的方法,其特征在于,所述步驟a3包括:
a31、將所述文本子序列中的第i個字至第k個字作為待篩選詞,其中,k為正整數(shù)且i+1≤k≤j-1;
a32、將i自增1,判斷自增1后的i是否小于j,若是,繼續(xù)執(zhí)行步驟a31,若否,執(zhí)行步驟a4。
5.如權(quán)利要求1或3所述的詞表構(gòu)建的方法,其特征在于,根據(jù)待篩選詞生成第一待篩選詞表,包括:
判斷所述第一待篩選詞表是否存在該待篩選詞中;
若否,則將該待篩選詞加入至第一待篩選詞表中;
若是,丟棄該待篩選詞。
6.如權(quán)利要求1所述的詞表構(gòu)建的方法,其特征在于,計算所述第一待篩選詞表中的各個待篩選詞的凝聚度,包括:
計算所述待篩選詞中的前p個字在目標(biāo)語料中的出現(xiàn)概率以及后q個字在目標(biāo)語料中的出現(xiàn)概率,然后計算得到所述待篩選詞的凝聚度,其中,p,q均為正整數(shù),且1≤m,q≤待篩選詞的字?jǐn)?shù)。
7.如權(quán)利要求1所述的詞表構(gòu)建的方法,其特征在于,所述第一閾值通過以下公式計算:
thresi=T0ek(len(w)-2)
其中,thresi代表第一閾值;
T0為設(shè)定的初始值;
len(W)為待篩選詞的字?jǐn)?shù);
k為設(shè)定的參量。
8.如權(quán)利要求1所述的詞表構(gòu)建的方法,其特征在于,所述待篩選詞的自由度通過所述待篩選詞的左鄰字和右鄰字在目標(biāo)語料中分別出現(xiàn)的概率計算而得。
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