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[发明专利]一种文本数据处理方法及其装置-CN201811378805.4有效
发明人：贺国秀;高喆;康杨杨;孙常龙;刘晓钟;司罗 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2018-11-19 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请公开了一种文本数据处理方法及其装置，所述方法包括：获取与待测文本对应的结构，所述结构包括待测段落到待测分句到待测词语的结构；基于所述结构，获取与所述待测段落对应的全局语义信息；针对各个待测词语中的每个待测词语执行以下操作来获取与各个待测词语对应的词语语义信息：获取待测词语对应的上下文语义信息，其中，所述上下文语义信息包括所述待测词语的远程依赖信息；将所述待测词语输入至语义机器学习模型组件，获取与所述待测词语对应的词语语义信息，其中，所述语义机器学习模型组件根据全局语义信息与所述待测词语的上下文语义信息及其词语语义信息之间的对应关系进行训练得到采用本申请，可准确理解待测段落的语义信息。
一种文本数据处理方法及其装置

[发明专利]语义识别方法、装置及电子设备-CN202111447228.1在审
发明人：刘建国;王迪;朱毅 -专利权人：青岛海尔科技有限公司;海尔智家股份有限公司
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种语义识别方法、装置及电子设备。方法包括：获取目标语句；当确定目标语句中存在待语义消歧的目标词语时，判断目标语句中是否存在各目标词语对应的语义指示词；语义指示词用于确定目标词语的语义；若确定目标语句中存在无语义指示的目标词语，则将目标语句输入语义消歧模型，得到各无语义指示的目标词语的语义；无语义指示的目标词语指的是在目标语句中不存在对应的语义指示词的目标词语；根据目标语句中的各目标词语的语义，得到目标语句的语义。本申请减少了语义识别计算量且提高了语义识别的效率。
语义识别方法装置电子设备

[发明专利]基于语义的短文本相似度计算方法-CN201610817910.8有效
发明人：费高雷;胡馨月;胡光岷 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2016-09-12 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义的短文本相似度计算方法。其包括语料库数据预处理并建立词语Embedding，构建词语语义树，计算短文本中词语之间的语义相似度，计算短文本之间的语义相似度。本发明以深度学习的词语Embedding为基础，结合分层聚类方法创建词语语义树，计算短文本中词语之间的相似度，并且在此基础上结合短文本的多种特征，计算短文本之间的语义相似度，有效解决了现有技术中词语语义树不能刻画新鲜词语与已知词语语义关系的缺点
基于语义文本相似计算方法

[发明专利]语义识别方法及装置-CN201810607163.4有效
发明人：林义明;郭辉;刘建林;戴祥鹰 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2018-06-13 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种语义识别方法及装置。该方法包括：获取待处理的词语片段；将待处理的词语片段与所有语义类别簇中的词语片段进行字符串匹配，语义类别簇包括数个同一类别词语片段；若匹配成功，则将待处理的词语片段识别为与之匹配的语义类别簇的标识词语片段，标识词语片段用于标注所属语义类别簇的中心语义；若匹配失败，则根据预先训练的文本分类模型，确定待处理的词语片段所属的语义类别簇，并将待处理的词语片段识别为所属的语义类别簇的标识词语片段。本发明实施例的方法，通过精确的字符串匹配和模糊分类相结合，能够准确识别意思相同但形式不同的词语片段。
语义识别方法装置

[发明专利]输入法的候选词语的排序方法和排序设备-CN201610702677.9在审
发明人：方瑞玉;缪庆亮;孟遥;房璐 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2016-08-22 - 公布日： 2018-03-06 - 主分类号： G06F3/023 文献下载
摘要：本发明公开了一种输入法的候选词语的排序方法和排序设备。该排序方法包括获得与当前输入对应的多个候选词语；确定多个候选词语中的每一个候选词语与参考词语之间的语义相关度；以及根据所确定的语义相关度，对多个候选词语进行排序；其中，确定多个候选词语中的每一个候选词语与参考词语之间的语义相关度包括针对每一个候选词语，计算其语义向量与参考词语的语义向量的相似度之和或平均相似度，作为所述语义相关度；其中，所述每一个候选词语的语义向量通过如下步骤获得将所述每一个候选词语链接到预定知识库中的一个或多个候选实体；以及将所述候选实体的描述输入到语义模型，以得到对应的语义向量。
输入法候选词语排序方法设备

[发明专利]语义识别方法、语义识别装置、存储介质及电子设备-CN202011592712.9在审
发明人：孙孝雄 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本公开提供了一种语义识别方法、语义识别装置、计算机可读存储介质和电子设备，涉及自然语言处理技术领域。该语义识别方法包括：获取待识别语句，按语义模板对待识别语句进行分词处理，得到待识别词语集合和与待识别词语集合对应的第一模板词语集合；基于待识别词语集合中各词语及各词语的词语类型，确定各词语对应的评价指标值，利用各词语对应的评价指标值，计算待识别语句与语义模板的第一相似度；根据待识别词语集合中各词语的长度之和与第一模板词语集合中各词语的长度之和，计算待识别语句与语义模板的第二相似度；基于第一相似度和第二相似度本公开可以提高语义的识别率，扩大语义的识别范围。
语义识别方法装置存储介质电子设备

[发明专利]三元组信息的抽取方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110304843.0有效
发明人：李勇 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，具体公开了一种三元组信息的抽取方法、装置、电子设备和存储介质，其中，方法包括：对待抽取文本进行语义切分，得到n个词语，其中n为大于或等于1的整数；根据n个词语，对待抽取文本进行语义信息提取，得到待抽取文本的语义向量；根据语义向量，确定n个词语中的主实体词语；根据主实体词语和语义向量，在剩余词语中，确定主实体词语对应的客实体词语，其中，剩余词语为n个词语中除去主实体词语之外的所有词语；根据主实体词语、客实体词语和语义向量，以及预先设定的关系数据库，确定主实体词语和客实体词语之间的关系词；将主实体词语、客实体词语和关系词，作为待抽取文本的三元组信息。
三元信息抽取方法装置电子设备存储介质

[发明专利]中心词提取方法、装置、设备及存储介质-CN202010486516.7有效
发明人：蔡博仑;贾晓义;李浩宇;林榆耿;许典平;黄华杰;冉辰;刘一科;梅利健;谭志康;程衍华;许靳昌;伍敏慧;姜媚 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-06-01 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：该方法包括：调用中心词提取模型，获取目标语句的语句特征及目标语句中的多个词语的词语特征，分别对语句特征及词语特征进行语义提取，得到全局语义特征及局部语义特征，分别对每个词语的局部语义特征与全局语义特征进行匹配，得到每个词语的局部语义特征与全局语义特征之间的差异特征，根据每个词语的局部语义特征与全局语义特征之间的差异特征，获取每个词语的分值，提取多个分值中最大的分值对应的词语，作为目标语句的中心词，根据分值的大小确定中心词，不限于从预设的多个词语中提取语句的中心词，提高了提取中心词的准确率。
中心词提取方法装置设备存储介质

[发明专利]构建词语网络及抽取关键词的方法和装置-CN201510433937.2在审
发明人：周青 -专利权人：深圳证券信息有限公司
申请日： 2015-07-22 - 公布日： 2015-11-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种构建词语网络及抽取关键词的方法和装置。构建词语网络的方法包括：对文本进行预处理，得到词语集合；分别计算词语集合中任意两个词语之间的语义相似度；根据词语集合及语义相似度，构建带权重的语义相似度网络。本发明能够在词语网络中体现词语之间的语义关联程度，提高了关键词抽取的准确性和效率。
构建词语网络抽取关键词方法装置

[发明专利]中文语义关系的识别方法及装置-CN201710980063.1有效
发明人：李长亮;马腾;程健 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2017-10-19 - 公布日： 2020-02-28 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明涉及自然语言处理领域，具体涉及一种中文语义关系的识别方法及装置，旨在解决中文语义关系识别准确率低的问题。为此目的，本发明中的中文语义关系识别方法，包括下述步骤：步骤1，判断预设的语义词典中是否包含待检测中文词语词对：若是则依据所述预设的语义词典确定所述待检测中文词语词对的语义关系，若否则进行步骤2；步骤2，利用所述待检测中文词语词对的词向量，获取其第一语义关系；步骤3，利用所述待检测中文词语词对的词语结构特征，获取其第二语义关系，并根据所述第二语义关系调整所述第一语义关系，得到最终的语义关系。通过本发明可以从多个维度考量词语，高效、快速、准确地识别中文词语语义关系。
中文语义关系识别方法装置

[发明专利]医学术语识别方法、装置和电子设备-CN201911364148.2在审
发明人：赵蒙海 -专利权人：上海金仕达卫宁软件科技有限公司
申请日： 2019-12-26 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G06F40/216 文献下载
摘要：本发明公开了一种医学术语识别方法、装置和电子设备，该方法包括：对待识别词语进行分词，得到特征词；对特征词进行词语识别，得到待识别词语的字符特征；对特征词进行语义识别，得到待识别词语的语义特征，语义特征用于表征待识别词语在对应的目标医学领域中的特征；基于字符特征和语义特征，确定待识别词语对应的标准词。本实施例的方法，对待识别词语进行分词，得到特征词，对该特征词分别进行词语识别和语义识别，得到待识别词语的字符特征和语义特征，根据字符特征和语义特征，确定待识别词语对应的标准词，能够尽可能将医学术语集中的近义词
医学术语识别方法装置电子设备

[发明专利]情感分析方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211704042.4在审
发明人：田文雨 -专利权人：维沃移动通信有限公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：所述方法包括：获取与输入内容对应的词语级标签向量、字符级标签向量以及词向量矩阵；对所述词向量矩阵进行语义特征提取，得到多个语义特征矩阵；对多个所述语义特征矩阵进行上下文语义特征提取，得到词语级语义特征；对所述词语级标签向量、所述字符级标签向量以及所述词语级语义特征进行多粒度特征融合，得到词语级语义特征向量、字符级语义特征向量和融合后的语义特征向量；根据所述词语级语义特征向量、所述字符级语义特征向量和所述融合后的语义特征向量得到与所述输入内容对应的情感分类结果
情感分析方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于seq2seq算法的音乐和词语的情感语义匹配算法-CN202011414938.X有效
发明人：胥备;朱星浩 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2020-12-04 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F16/683 文献下载
摘要：本发明提供一种基于seq2seq算法的音乐和词语的情感语义匹配方法，以情感作为音乐和词语的共同语义构建了两者的语义匹配机制，构建音乐‑词语数据集，使用seq2seq算法将音乐转化为文本，将转化后的文本和数据集标注的词语进行语义匹配度，进而得到音乐和词语的语义匹配度，并通过实验验证了词语的近义文本和目标音乐的语义匹配情况。实验结果表明该方法可以满足用户使用和目标音乐情感匹配的词语进行检索。
基于 seq2seq 算法音乐词语情感语义匹配

[发明专利]词语语义倾向分析方法和系统-CN200710075013.5无效
发明人：张会鹏 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2007-06-09 - 公布日： 2007-11-21 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明提供一种词语语义倾向分析方法，包括：选取一个或多个基准词，将待分析词语与一个或多个基准词组合成一个或多个关键字；检索一个或多个关键字和/或检索待分析词语，产生一组或多组检索结果；分析一组或多组检索结果，得出描述待分析词语语义倾向的分析结果。本发明还提供一种词语语义倾向分析系统，利用本发明提供的词语语义倾向分析方法和系统，可对词语语义倾向性及倾向程度进行灵活分析，对待分析词语和基准词限制很小，适用于新出现的词语、某些特定词语或新的语义，符合信息的高速发展变化和词语分析的广泛需求
词语语义倾向分析方法系统

[发明专利]语言歧义消除系统及方法-CN201210087542.8有效
发明人：熊雨凯;陆欣;翁世芳;刘慧丰;吕东生;张玉勇;朱健健;成响林;熊建林;周小山;黄选峰;姜安林;李新华 -专利权人：富泰华工业（深圳）有限公司;鸿海精密工业股份有限公司
申请日： 2012-03-29 - 公布日： 2017-08-18 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：一种语言歧义消除系统，其包括词语拆分模块、语义分析模块、信息提取模块及辅助判断模块。所述词语拆分模块将完整语句拆分为具有确定意思的词语单元。所述语义分析模块按照语言逻辑对所述词语单元进行分析以生成具有明确意思的语义判断，对具有歧义的语义判断贴上标签并确定引起歧义的关键词语。所述信息提取模块从已生成的语义判断和词语单元中挑选出与预设的关键词类别相关的关键信息。所述辅助判断模块从所挑选的关键信息中检索与关键词语相关的内容以确定所述关键词语在语句中的真实意思。所述语义分析模块根据所确定的关键词语在语句中的真实意思消除具有歧义的语义判断。本发明还提供一种语言歧义消除方法。
语言歧义消除系统方法

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