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[發明專利]句子成分識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質在審

專利信息
申請號: 202110303970.9 申請日: 2021-03-22
公開(公告)號: CN115114902A 公開(公告)日: 2022-09-27
發明(設計)人: 劉旺旺 申請(專利權)人: 廣州視源電子科技股份有限公司;廣州視源人工智能創新研究院有限公司
主分類號: G06F40/211 分類號: G06F40/211;G06F40/35;G06F16/332;G06K9/62;G06N3/08
代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224 代理人: 聶榕
地址: 510530 廣*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 句子成分 識別 方法 裝置 計算機 設備 存儲 介質
【權利要求書】:

1.一種句子成分識別方法,所述方法包括:

獲取句子以及要識別的句子成分;

獲取所述句子成分對應的問詢;

將所述問詢以及所述句子輸入到預先訓練好的句子成分識別模型,獲得所述句子成分在所述句子中的開始位置和結束位置;所述句子成分識別模型基于問詢和標識了各句子成分所在位置的句子集訓練得到;

根據所述句子成分的所述開始位置和結束位置,獲取所述句子成分對應文本內容。

2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,將所述問詢以及所述句子輸入到預先訓練好的句子成分識別模型,獲得所述句子成分在所述句子中的開始位置和結束位置,包括:

將所述問詢的各單詞的詞向量、位置向量和標識向量作為問詢的輸入特征,以及將所述句子各單詞的詞向量、位置向量和標識向量作為句子的輸入特征,輸入到預先訓練好的句子成分識別模型;

通過所述句子成分識別模型對所述問詢的輸入特征和所述句子的輸入特征進行處理,得到句子各單詞的詞表征;其中,所述處理包括問詢的輸入特征和句子的輸入特征的注意力交互處理;

根據句子各單詞的詞表征,獲得所述句子成分在所述句子中的開始位置和結束位置。

3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,根據句子各單詞的詞表征,獲得所述句子成分在所述句子中的開始位置和結束位置詞表征,包括:

根據所述句子每個位置的詞表征,若判斷對應的所述位置為所述句子成分的開始位置,則將所述位置加入開始位置集合,若判斷對應的所述位置為所述句子成分的結束位置,則將所述位置加入結束位置集合;

若所述開始位置集合中的開始位置與結束位置集合中的結束位置的位置匹配概率大于閾值,則得到所述句子成分的開始位置和結束位置。

4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:

若所述句子成分的開始位置和結束位置之間有謂語成分,則確定所述句子成分為從句;

將所述開始位置和結束位置在所述從句范圍內的句子成分,確定為所述從句的下屬句子成分。

5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:

獲取用于訓練的句子集,所述句子集包括各句子的訓練語料,所述訓練語料包括句子、句子成分、句子成分對應的問詢,句子成分開始位置和句子成分結束位置;

利用所述訓練句子集對待訓練的句子成分識別模型進行訓練的步驟,包括:將所述句子集中句子的訓練語料輸入待訓練的句子成分識別模型,所述句子成分識別模型根據所述句子成分以及句子成分對應的問詢,輸出預測的對應句子成分的預測開始位置和預測結束位置,根據所述句子成分開始位置和預測開始位置的差異,所述句子成分結束位置和所述預測結束位置的差異,調整所述句子成分識別模型;

重復利用所述訓練句子集對待訓練的句子成分識別模型進行訓練的步驟,直到滿足訓練結束條件,獲得訓練好的句子成分識別模型。

6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,所述獲取用于訓練的句子集,包括:

獲取句子、句子成分的問詢以及標注的句子成分的開始位置和結束位置;

根據所述句子、問詢以及句子成分的開始位置和結束位置,分別構建句子的各句子成分用做模型輸入的訓練語料;

根據各句子所述訓練語料,得到訓練句子集。

7.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,根據所述句子成分的所述開始位置和結束位置,獲取所述句子成分對應文本內容,包括:根據所述句子成分的所述開始位置和結束位置,在所述句子上標識出所述句子成分對應文本內容。

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