[發明專利]一種結合知識圖譜的語義消歧方法和裝置、智能學習設備

在審

• 申請號: 201910325404.0
• 申請日: 2019-04-22
• 公開（公告）號: CN111859974A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 魏譽熒
• 申請（專利權）人: 廣東小天才科技有限公司
• 主分類號: G06F40/30
• 分類號: G06F40/30;G06F40/289;G06F40/247;G06F16/36
• 代理公司: 上海碩力知識產權代理事務所(普通合伙) 31251
• 代理人: 郭桂峰

1.一種結合知識圖譜的語義消歧方法，其特征在于，包括：

對目標文本進行分詞，并對分詞后得到的詞語進行詞性標注；

當所述詞語中存在多義詞時，從所述詞語中提取多義詞及其對應的相關詞；

根據所述多義詞、所述相關詞、以及領域知識圖譜，對所述多義詞進行釋義。

2.根據權利要求1所述的一種結合知識圖譜的語義消歧方法，其特征在于，所述從所述詞語中提取多義詞及其對應的相關詞包括：

從所述詞語中提取多義詞和符合預設詞性范圍的候選詞；

根據大規模語料庫，計算所述候選詞與所述多義詞之間的點互信息；

選擇點互信息大于預設閾值的候選詞作為所述多義詞的相關詞。

3.根據權利要求2所述的一種結合知識圖譜的語義消歧方法，其特征在于，所述點互信息的計算公式為：

其中，PMI(W1＝w1,W2＝w2)表示w1、w2兩個詞的點互信息值，P(w1,w2)表示w1、w2兩個詞的共同出現的次數，P(w1)表示w1出現的次數，P(w2)表示w2現的次數。

4.根據權利要求1所述的一種結合知識圖譜的語義消歧方法，其特征在于，所述根據所述多義詞、所述相關詞、以及領域知識圖譜，對所述多義詞進行釋義包括：

根據所述多義詞，獲取領域知識圖譜上所述多義詞對應的實體；

遍歷所述實體的所有三元組，找到與所述相關詞匹配的三元組；

根據匹配三元組，確定所述多義詞的釋義。

5.根據權利要求4所述的一種結合知識圖譜的語義消歧方法，其特征在于，所述根據匹配三元組，確定所述多義詞的釋義之前還包括：

當遍歷所述實體的所有三元組，沒有找到與所述相關詞匹配的三元組時，根據預設詞庫，獲得所述相關詞的近義詞；

遍歷所述實體的所有三元組，找到與所述相關詞的近義詞匹配的三元組。

6.一種結合知識圖譜的語義消歧裝置，其特征在于，包括：

文本分詞模塊，用于對目標文本進行分詞，并對分詞后得到的詞語進行詞性標注；

相關詞提取模塊，用于當所述詞語中存在多義詞時，從所述詞語中提取多義詞及其對應的相關詞；

匹配釋義模塊，用于根據所述多義詞、所述相關詞、以及領域知識圖譜，對所述多義詞進行釋義。

7.根據權利要求6所述的一種結合知識圖譜的語義消歧裝置，其特征在于：

所述相關詞提取模塊，進一步用于從所述詞語中提取多義詞和符合預設詞性范圍的候選詞；以及，根據大規模語料庫，計算所述候選詞與所述多義詞之間的點互信息；以及，選擇點互信息大于預設閾值的候選詞作為所述多義詞的相關詞。

8.根據權利要求6所述的一種結合知識圖譜的語義消歧裝置，其特征在于，所述匹配釋義模塊包括：

搜索匹配單元，用于根據所述多義詞，獲取領域知識圖譜上所述多義詞對應的實體；以及，遍歷所述實體的所有三元組，找到與所述相關詞匹配的三元組；

詞語釋義單元，用于根據匹配三元組，確定所述多義詞的釋義。

9.根據權利要求8所述的一種結合知識圖譜的語義消歧裝置，其特征在于：

所述搜索匹配單元，進一步用于當遍歷所述實體的所有三元組，沒有找到與所述相關詞匹配的三元組時，根據預設詞庫，獲得所述相關詞的近義詞；以及，遍歷所述實體的所有三元組，找到與所述相關詞的近義詞匹配的三元組。

10.一種智能學習設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器運行所述計算機程序時實現如權利要求1-5中任一項所述的結合知識圖譜的語義消歧方法的步驟。