[發明專利]基于語義分析和深度學習的智能寫作輔助系統

在審

• 申請號: 202011085142.4
• 申請日: 2020-10-12
• 公開（公告）號: CN112149428A
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 陳海林;張蓬;趙緒龍
• 申請（專利權）人: 珍島信息技術（上海）股份有限公司
• 主分類號: G06F40/30
• 分類號: G06F40/30;G06F40/284;G06F40/247;G06F40/216;G06F16/36;G06F16/338;G06F16/335;G06F3/0481
• 代理公司: 合肥正則元起專利代理事務所(普通合伙) 34160
• 代理人: 韓立峰;劉培越

本發明公開了基于語義分析和深度學習的智能寫作輔助系統，用于解決現有技術對于內容級別的研究甚少，沒有對寫作的內容進行主題方面的提示和推薦，不能有效地解決用戶缺乏寫作素材或靈感的問題；包括信息獲取模塊、詞搭配模塊、例句實時提示模塊、相關內容推薦模塊、相似度計算模塊以及主題詞抽取模塊；所述信息獲取模塊用于獲取供詞搭配模塊、例句實時提示模塊、相關內容推薦模塊、相似度計算模塊以及主題詞抽取模塊使用的網絡信息，并將獲取的網絡信息發送至詞搭配模塊、例句實時提示模塊、相關內容推薦模塊、相似度計算模塊以及主題詞抽取模塊。

技術領域

本發明涉及一種智能寫作輔助系統，具體為基于語義分析和深度學習的智能寫作輔助系統，屬于智能寫作輔助系統技術領域。

背景技術

在語言的學習過程中，寫作常常扮演著重要的角色。寫作者的寫作水平可以凸顯其掌握語言的熟練程度，要想寫出高質量的文章，必須擁有大量的閱讀經歷及知識儲備。然而，對大多數以非英語為母語的學生來說，由于英語閱讀經歷和知識儲備的缺乏，寫出高質量的英語文章絕非是一件容易的事。

然而，大多數系統都將重點放在詞匯、短語、語句級別，對于內容級別的研究甚少，沒有對寫作的內容進行主題方面的提示和推薦，不能有效地解決用戶缺乏寫作素材或靈感的問題。

為了解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案。

發明內容

本發明的目的在于提供基于語義分析和深度學習的智能寫作輔助系統，用于解決現有技術對于內容級別的研究甚少，沒有對寫作的內容進行主題方面的提示和推薦，不能有效地解決用戶缺乏寫作素材或靈感的問題；本發明包括信息獲取模塊、詞搭配模塊、例句實時提示模塊、相關內容推薦模塊、相似度計算模塊以及主題詞抽取模塊；所述信息獲取模塊用于獲取供詞搭配模塊、例句實時提示模塊、相關內容推薦模塊、相似度計算模塊以及主題詞抽取模塊使用的網絡信息，并將獲取的網絡信息發送至詞搭配模塊、例句實時提示模塊、相關內容推薦模塊、相似度計算模塊以及主題詞抽取模塊。

本發明的目的可以通過以下技術方案實現：

基于語義分析和深度學習的智能寫作輔助系統，包括信息獲取模塊、詞搭配模塊、例句實時提示模塊、相關內容推薦模塊、相似度計算模塊以及主題詞抽取模塊；

所述信息獲取模塊用于獲取供詞搭配模塊、例句實時提示模塊、相關內容推薦模塊、相似度計算模塊以及主題詞抽取模塊使用的網絡信息，并將獲取的網絡信息發送至詞搭配模塊、例句實時提示模塊、相關內容推薦模塊、相似度計算模塊以及主題詞抽取模塊；

所述詞搭配模塊用于計算兩個詞語的關聯程度，具體計算過程包括以下步驟：

步驟一：獲取詞語i，j在語料庫中出現的頻率，獲取詞語i，j在語料庫中共同出現的頻率，并將詞語i，j在語料庫中出現的頻率以及詞語i，j在語料庫中共同出現的頻率發送至詞搭配模塊；

步驟二：所述詞搭配模塊獲取得到詞語i，j在語料庫中出現的頻率以及詞語i，j在語料庫中共同出現的頻率后，將其標記為Pi、Pj以及Pij；

步驟三：利用計算公式得到詞語i，j的關聯度Gij，

其中計算公式為其中α為修正系數固定值；

所述例句實時提示模塊用于根據用戶的當前輸入，為用戶提供包含詞或者短語的例句；所述相關內容推薦模塊用于根據用戶的輸入進行主題內容分析，為客戶提供主題相關，內容相近的句子；

所述主題詞抽取模塊具體為一種統計方法，用來評估一個詞對于一個文檔的重要程度，具體評估方式如下：

步驟S1：通過信息獲取模塊獲取詞p在文檔q中出現的次數，獲取文檔q中包含p的詞數，并將詞p在文檔q中出現的次數以及文檔q中包含p的詞數發送至主題詞抽取模塊；