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[發(fā)明專利]句子分類的測試方法、裝置、服務(wù)器及可讀存儲介質(zhì)有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201811539964.8 申請日: 2018-12-17
公開(公告)號: CN110032723B 公開(公告)日: 2023-06-02
發(fā)明(設(shè)計)人: 陳曉軍;崔恒斌;張家興 申請(專利權(quán))人: 創(chuàng)新先進(jìn)技術(shù)有限公司
主分類號: G06F40/211 分類號: G06F40/211;G06F16/35
代理公司: 北京眾達(dá)德權(quán)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11570 代理人: 劉杰
地址: 開曼群島大開曼島*** 國省代碼: 暫無信息
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 句子 分類 測試 方法 裝置 服務(wù)器 可讀 存儲 介質(zhì)
【權(quán)利要求書】:

1.一種句子分類的測試方法,包括:

獲取句子測試集,其中,所述句子測試集中包括多個句子對;

對所述句子測試集中的每個句子對進(jìn)行特征分析,得到每個句子對的特征參數(shù);

利用每個句子對的特征參數(shù)對所述句子測試集中的所有句子對進(jìn)行分類,得到所述句子測試集對應(yīng)的多種句子分類;

利用預(yù)先創(chuàng)建的二分類模型對所述多種句子分類中的每種句子分類進(jìn)行測試,獲得所述二分類模型相對于每種句子分類的適配度,具體包括:

利用預(yù)先創(chuàng)建的二分類模型對所述多種句子分類中的每種句子分類進(jìn)行測試,獲取所述二分類模型相對于每種句子分類的評價指標(biāo);

根據(jù)所述二分類模型相對于每種句子分類的評價指標(biāo),獲得所述二分類模型相對于每種句子分類的適配度。

2.如權(quán)利要求1所述的測試方法,所述對所述句子測試集中的每個句子對進(jìn)行特征分析,得到每個句子對的特征參數(shù),具體包括:

分析每個句子對的長度和重合度,獲取每個句子對的長度特征參數(shù)和重合度特征參數(shù);

分析每個句子對是否包含特定詞,獲取每個句子對的特定詞參數(shù);

分析每個句子對是否為已有模型的壞案例,獲取每個句子對的壞案例參數(shù);

分析每個句子對是否經(jīng)過了近義詞替換,獲取每個句子對的近義詞替換參數(shù);

將每個句子對的長度特征參數(shù)、重合度特征參數(shù)、特定詞參數(shù)、壞案例參數(shù)和近義詞替換參數(shù)作為該句子對的特征參數(shù)。

3.如權(quán)利要求2所述的測試方法,所述利用每個句子對的特征參數(shù)對所述句子測試集中的所有句子對進(jìn)行分類,得到所述句子測試集對應(yīng)的多種句子分類,具體包括:

利用每個句子對的特征參數(shù)對所述句子測試集中的所有句子對進(jìn)行聚類分析,得到所述句子測試集對應(yīng)的多種句子分類。

4.如權(quán)利要求2所述的測試方法,所述利用每個句子對的特征參數(shù)對所述句子測試集中的所有句子對進(jìn)行分類,得到所述句子測試集對應(yīng)的多種句子分類,具體包括:

根據(jù)每個句子對的特征參數(shù),獲取每兩個句子對之間的特征相似度;

根據(jù)每兩個句子對之間的特征相似度,獲取所述句子測試集對應(yīng)的多種句子分類。

5.一種句子分類的測試裝置,包括:

句子測試集獲取單元,用于獲取句子測試集,其中,所述句子測試集中包括多個句子對;

特征參數(shù)獲取單元,用于對所述句子測試集中的每個句子對進(jìn)行特征分析,得到每個句子對的特征參數(shù);

句子分類單元,用于利用每個句子對的特征參數(shù)對所述句子測試集中的所有句子對進(jìn)行分類,得到所述句子測試集對應(yīng)的多種句子分類;

適配度獲取單元,用于利用預(yù)先創(chuàng)建的二分類模型對所述多種句子分類中的每種句子分類進(jìn)行測試,獲得所述二分類模型相對于每種句子分類的適配度;

所述適配度獲取單元,具體用于利用預(yù)先創(chuàng)建的二分類模型對所述多種句子分類中的每種句子分類進(jìn)行測試,獲取所述二分類模型相對于每種句子分類的評價指標(biāo);

根據(jù)所述二分類模型相對于每種句子分類的評價指標(biāo),獲得所述二分類模型相對于每種句子分類的適配度。

6.如權(quán)利要求5所述的測試裝置,所述特征參數(shù)獲取單元,具體用于分析每個句子對的長度和重合度,獲取每個句子對的長度特征參數(shù)和重合度特征參數(shù);分析每個句子對是否包含特定詞,獲取每個句子對的特定詞參數(shù);分析每個句子對是否為已有模型的壞案例,獲取每個句子對的壞案例參數(shù);分析每個句子對是否經(jīng)過了近義詞替換,獲取每個句子對的近義詞替換參數(shù);將每個句子對的長度特征參數(shù)、重合度特征參數(shù)、特定詞參數(shù)、壞案例參數(shù)和近義詞替換參數(shù)作為該句子對的特征參數(shù)。

7.如權(quán)利要求6所述的測試裝置,所述句子分類單元,具體用于利用每個句子對的特征參數(shù)對所述句子測試集中的所有句子對進(jìn)行聚類分析,得到所述句子測試集對應(yīng)的多種句子分類。

8.如權(quán)利要求6所述的測試裝置,所述句子分類單元,具體用于根據(jù)每個句子對的特征參數(shù),獲取每兩個句子對之間的特征相似度;根據(jù)每兩個句子對之間的特征相似度,獲取所述句子測試集對應(yīng)的多種句子分類。

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1、專利原文基于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實用新型專利、外觀設(shè)計專利(升級中);

3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、內(nèi)容包括專利技術(shù)的結(jié)構(gòu)示意圖、流程工藝圖技術(shù)構(gòu)造圖;

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