[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
| 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 |
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| 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) | ||
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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