[发明专利]一种文章评估方法及系统

说明书

本发明涉及文章处理技术领域，尤其涉及一种文章评估方法及系统，包括：步骤S1，采集一待处理文章；步骤S2，提取待处理文章中无法识别的词语作为关键词；步骤S3，在近义词库中分别查找与每个无法识别的关键词的语义距离值最小的近义词，并采用语义距离值最小的近义词替换对应的关键词，生成一可处理文章；步骤S4，将可处理文章放入文章训练模型库中的文章训练模型中进行处理，并根据处理结果确定可处理文章的评估结果；能够对复杂的文章进行评估，是可靠性高的文章处理和评估方法。

技术领域

本发明涉及文章处理技术领域，尤其涉及一种文章评估方法及系统。

背景技术

机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器，它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。智能机器人则是一个在感知-思维-效应方面全面模拟人的机器系统。一个智能机器人应该具备三方面的能力：感知环境的能力、执行某种任务而对环境施加影响的能力和感知与行动联系起来的能力。并且成熟的机器人应该有能力学习人类的意识，当前的机器人能够识别听清楚语言，甚至自己能够说话，这和真正理解语言的意思还有些差距，对于机器人的理解力方面，目前利用行业上比较成熟的语音识别和语音合成技术,包括自然语言理解技术，多语言翻译技术，统一问题分类技术，多维特征的情绪分析识别技术，云计算技术等，构建了机器人智能问答系统的服务。

随着信息距离理论与神经网络的发展，进一步推进了自然语言理解的发展，但是传统的文字处理技术只局限于认知类的简单工作，而阅读文章，对文章进行分类，以及根据文章的结构和逻辑、措辞给出文章的质量评估等方面，现有的学习系统还无法做到。

发明内容

针对上述问题，本发明提出了一种文章评估方法，应用于一文章处理系统中；其中，所述文章处理系统包括一近义词库和一文章训练模型库，所述近义词库中的近义词之间具有采用一语义距离模型计算得到的语义距离值，所述文章训练模型库中存储有文章训练模型；

所述文章评估方法包括：

步骤S1，采集一待处理文章；

步骤S2，提取所述待处理文章中无法识别的词语作为关键词；

步骤S3，在所述近义词库中分别查找与每个无法识别的所述关键词的所述语义距离值最小的所述近义词，并采用所述语义距离值最小的所述近义词替换对应的所述关键词，生成一可处理文章；

步骤S4，将所述可处理文章放入所述文章训练模型库中的所述文章训练模型中进行处理，并根据处理结果确定所述可处理文章的评估结果。

上述的文章评估方法，其中，所述文章处理系统还包括一词典库；

所述步骤S2中：将所述待处理文章中未包括在所述词典库中的词语定义为无法识别的所述关键词。

上述的文章评估方法，其中，所述文章处理系统还包括一上下位名词库；

在执行所述步骤S1之后，还包括下述步骤：

步骤A1，于所述待处理文章中提取可识别的名词；

步骤A2，根据能够识别的名词所在的句子的句法结构，判断所述句法结构下的名词是否下属于同一个上位名词；

步骤A3，根据所述步骤A2中的判断结果得到一个初步评价结果，再转向所述步骤S4；

所述步骤S4中，将所述初步评价结果和所述处理结果整合形成所述可处理文章的所述评估结果。

上述的文章评估方法，其中，所述步骤S2中，采用一条件信息距离模型划分所述待处理文章中的词语；

所述条件信息距离模型采用下述公式进行条件信息计算：