[发明专利]篇章因果关系判断方法、系统、装置有效
| 申请号： | 201910089352.1 | 申请日： | 2019-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN109918646B | 公开（公告）日： | 2020-08-11 |
| 发明（设计）人： | 向露;刘洋;张家俊;周玉;宗成庆 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06F40/58 | 分类号： | G06F40/58;G06F40/30;G06F16/33;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种篇章因果关系判断方法、系统、装置，旨在为了解决机器人交互中的篇章因果关系判断问题。本发明方法包括：基于语言激活模型，对输入的目标文本对中每条目标文本分别获取匹配度最高的注册事件；基于每条目标文本对应的注册事件，依据所存储的各场景中注册事件序列，计算两个注册事件的相关性；基于所述目标文本对、两个注册事件的相关性，计算所述目标文本对的因果关系。本发明可以对输入的目标文本对进行因果关系的准确判断。 | ||
| 搜索关键词： | 篇章 因果关系 判断 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
1.一种篇章因果关系判断方法，其特征在于，该方法包括：步骤S10，基于语言激活模型，对输入的目标文本对中每条目标文本分别获取匹配度最高的注册事件；所述目标文本对为输入两条目标文本；步骤S20，基于每条目标文本对应的注册事件，依据所存储的各场景中注册事件序列，计算两个注册事件的相关性；所述场景中注册事件序列为基于场景结构化的经验信息构建的具有布尔时序特征的注册事件序列；步骤S30，基于所述目标文本对、步骤S20得到的两个注册事件的相关性，计算所述目标文本对的因果关系；其中，所述语言激活模型通过经验‑语言激活训练语料对机器翻译模型进行训练得到；所述经验‑语言激活训练语料基于机器人经验中的注册事件构建。
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