[發(fā)明專利]一種用于意圖識別的詞義角色標注方法及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202111069148.7 | 申請日: | 2021-09-13 |
| 公開(公告)號: | CN113688627A | 公開(公告)日: | 2021-11-23 |
| 發(fā)明(設計)人: | 孫喜民;祁劍偉;周晶;王明達;賈江凱;王帥 | 申請(專利權(quán))人: | 國網(wǎng)電子商務有限公司;國網(wǎng)電商科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F40/284 | 分類號: | G06F40/284;G06F40/30;G06F40/211;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227 | 代理人: | 錢娜 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 用于 意圖 識別 詞義 角色 標注 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種用于意圖識別的詞義角色標注方法,其特征在于,包括:
輸入句子序列、謂詞序列、謂詞上下文和謂詞上下文區(qū)域標記;
將所述謂詞序列和謂詞上下文擴展為與所述句子序列長度相同的序列;
將所述句子序列、謂詞序列、謂詞上下文和謂詞上下文區(qū)域標記轉(zhuǎn)換為詞向量序列;
將所述句子序列、謂詞序列、謂詞上下文和謂詞上下文區(qū)域標記的詞向量序列輸入雙向LSTM模型;
通過所述雙向LSTM模型學習輸入序列的特征表示,得到新的特征表示序列;
將所述新的特征表示序列輸入條件隨機場;
通過所述條件隨機場對所述新的特征表示序列進行標注,得到標注結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述將所述句子序列、謂詞序列、謂詞上下文和謂詞上下文區(qū)域標記轉(zhuǎn)換為詞向量序列,包括:
將所述句子序列、謂詞序列、謂詞上下文和謂詞上下文區(qū)域標記通過詞表取詞向量轉(zhuǎn)換為實向量表示的詞向量序列,其中,所述句子序列和所述謂詞上下文共享一個詞表。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述通過所述條件隨機場對所述新的特征表示序列進行標注,得到標注結(jié)果,包括:
通過所述條件隨機場以標記序列為監(jiān)督信號,對所述新的特征表示序列進行標注,得到標注結(jié)果。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,還包括:
從句子中抽取謂詞前后各n個詞構(gòu)成謂詞上下文。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,所述謂詞上下文用one-hot方式表示。
6.一種用于意圖識別的詞義角色標注系統(tǒng),其特征在于,包括:
第一輸入模塊,用于輸入句子序列、謂詞序列、謂詞上下文和謂詞上下文區(qū)域標記;
擴展模塊,用于將所述謂詞序列和謂詞上下文擴展為與所述句子序列長度相同的序列;
轉(zhuǎn)換模塊,用于將所述句子序列、謂詞序列、謂詞上下文和謂詞上下文區(qū)域標記轉(zhuǎn)換為詞向量序列;
第二輸入模塊,用于將所述句子序列、謂詞序列、謂詞上下文和謂詞上下文區(qū)域標記的詞向量序列輸入雙向LSTM模型;
雙向LSTM模型,用于學習輸入序列的特征表示,得到新的特征表示序列;
第三輸入模塊,用于將所述新的特征表示序列輸入條件隨機場;
條件隨機場,用于對所述新的特征表示序列進行標注,得到標注結(jié)果。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng),其特征在于,所述轉(zhuǎn)換模塊具體用于:
將所述句子序列、謂詞序列、謂詞上下文和謂詞上下文區(qū)域標記通過詞表取詞向量轉(zhuǎn)換為實向量表示的詞向量序列,其中,所述句子序列和所述謂詞上下文共享一個詞表。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng),其特征在于,所述條件隨機場具體用于:
通過所述條件隨機場以標記序列為監(jiān)督信號,對所述新的特征表示序列進行標注,得到標注結(jié)果。
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng),其特征在于,還包括:
抽取模塊,用于從句子中抽取謂詞前后各n個詞構(gòu)成謂詞上下文。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的系統(tǒng),其特征在于,所述謂詞上下文用one-hot方式表示。
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