[发明专利]一种文本语义信息分析系统和方法

说明书

技术领域

本发明涉及信息分析技术领域，尤其涉及一种基于类自然语言规则的文本语义信息抽取系统和方法。

背景技术

在对文本进行语义处理之前，文本的预处理是极其重要的一个环节，预处理效果的好坏直接决定了文本语义分析的结果。在针对互联网文本进行分析之前，其预处理有其独特方面：一方面互联网文本相对比较散，干扰性文字比较多；另一方面，半结构化的文本特征也提供了相对丰富的语义信息。

因此，现有技术中，在进行文本语义处理的过程中，如何做到对文本信息进行有效利用，这将给文本语义分析带来更多的便利。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明的目的在于提出了一种文本语义信息抽取系统和方法。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种文本语义信息分析方法，包括：

根据预置规则集和目标规则集建立类自然语言规则；

根据所述类自然语言规则对目标文本进行数据匹配并获得目标文本的语义信息。

优选地，所述根据预置规则集和目标规则集建立类自然语言规则包括：

获取目标文本样本；

根据预置规则集对目标文本样本进行标注；

根据目标规则集对标注后的目标文本样本进行统计，提取目标规则集合，并根据目标规则集合建立类自然语言规则。

优选地，所述获取目标文本样本之后还包括：对目标文本样本进行切分，获得句子集合，再根据预置规则集和目标规则集对句子集合进行分析。

优选地，所述根据所述类自然语言规则对目标文本进行数据匹配并获得目标文本的语义信息包括：根据所述类自然语言规则对目标文本进行句子级、段落级的数据匹配，再根据匹配结果进行语义归纳，获得目标文本的语义信息。

一种文本语义信息分析系统，包括：

规则建立模块，用于根据预置规则集和目标规则集建立类自然语言规则；

数据匹配模块，与规则建立模块连接，用于根据所述类自然语言规则对目标文本进行数据匹配；

语义信息获取模块，与数据匹配模块连接，用于根据匹配结果获得目标文本的语义信息。

优选地，所述规则建立模块具体用于：获取目标文本样本，根据预置规则集对目标文本样本进行标注，根据目标规则集对标注后的目标文本样本进行统计，提取目标规则集合，并根据目标规则集合建立类自然语言规则。

优选地，所述规则建立模块还用于：对目标文本样本进行切分，获得句子集合，再根据预置规则集和目标规则集对句子集合进行分析。

优选地，所述数据匹配模块具体用于：根据所述类自然语言规则对目标文本进行句子级、段落级的数据匹配；所述语义信息获取模块具体用于：根据匹配结果进行语义归纳，获得目标文本的语义信息。

基于以上技术方案的公开，本发明具备如下有益效果：

本发明中，根据预置规则集和目标规则集建立类自然语言规则，根据所述类自然语言规则对目标文本进行数据匹配并获得目标文本的语义信息，实现了基于类自然语言规则进行文本语义信息分析，类自然语言规则易于理解和编写，天然的可组合性，数据匹配和信息抽取过程统一，语音分析的精准度高，类自然语言规则高度可重用，模型通用性强。

附图说明

图1是本发明提出的一种文本语义信息分析方法的流程示意图。

图2是本发明提出的一种文本语义信息分析系统的结构示意图。

具体实施方式

如图1所示，为本发明提出的一种文本语义信息分析方法的流程示意图。

参照图1，本发明提出的一种文本语义信息分析方法，包括：

步骤S1，根据预置规则集和目标规则集建立类自然语言规则；

步骤S2，根据所述类自然语言规则对目标文本进行数据匹配并获得目标文本的语义信息。

在步骤S1中，所述根据预置规则集和目标规则集建立类自然语言规则包括：

步骤S11，获取目标文本样本；

步骤S12，根据预置规则集对目标文本样本进行标注；

步骤S13，根据目标规则集对标注后的目标文本样本进行统计，提取目标规则集合，并根据目标规则集合建立类自然语言规则。

在步骤S11之后，所述获取目标文本样本之后还包括：对目标文本样本进行切分，获得句子集合，再根据预置规则集和目标规则集对句子集合进行分析。

在步骤S2根据所述类自然语言规则对目标文本进行数据匹配并获得目标文本的语义信息包括：