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[发明专利]词义消歧方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202111249932.6有效
发明人：张剑;杨大明;黄石磊;蒋志燕 -专利权人：深圳市北科瑞声科技股份有限公司
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请涉及一种词义消歧方法，所述方法包括：获取待处理文本，确定待处理文本中的待消歧词，以及待消歧词的上文和所述待消歧词的下文，从预设的语义知识库中搜索待消歧词对应的多个定义解释，对多个定义解释进行向量化，得到定义矩阵，基于定义矩阵构建对应的分类器，将上文、下文和待消歧词输入至分类器，得到待消歧词的预测候选词，利用预测候选词对待消歧词进行替换，得到消除歧义后的标准文本。此外，本申请还涉及一种词义消歧装置、设备及存储介质。本申请可解决词义消歧的准确度不够高的问题。
词义方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]基于贝叶斯网络的同义词判断方法及其装置-CN202210614905.2在审
发明人：彭树远;才华 -专利权人：中国银联股份有限公司
申请日： 2022-06-01 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06F40/247 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于贝叶斯网络的同义词判断方法及其装置。该方法包括：数据预处理步骤，对于待消歧词进行特征提取，获得特征变量；贝叶斯网络训练步骤，根据所述待消歧词的特征变量计算得到待消歧词间的相似度，将计算得到的待消歧词间的相似度进行离散化得到待消歧词间的相似度级别，将所述待消歧词间的相似度级别输入到预先训练好的贝叶斯网络模型，利用所述贝叶斯网络模型得到与所述待消歧词间的相似度级别相对应的同义词概率；以及同义词判断步骤，基于所述同义词概率进行同义词判断。
基于贝叶斯网络同义词判断方法及其装置

[发明专利]文本处理方法、用于短文本的链指方法、装置及存储介质-CN202210612667.1有效
发明人：林泽南;赵岷;傅瑜;张国鑫;秦华鹏;吕雅娟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：具体实现方案为：为歧义词的每个词义项构建文本数据集，其中，歧义词对应多个词义项；对包含歧义词的短文本进行语义解析，得到多个候选消歧词；将每个候选消歧词分别与每个词义项的文本数据集进行匹配；响应于一个候选消歧词仅与一个词义项的文本数据集匹配成功，将该候选消歧作为相匹配的词义项的目标消歧词；将包含目标消歧词的短文本，保存至相匹配的词义项的消歧文本集。获得的消歧文本集精准且简洁。
文本处理方法用于装置存储介质

[发明专利]基于条件随机场的越南语组合词消歧方法-CN201610498880.9有效
发明人：郭剑毅;李佳;余正涛;毛存礼;线岩团;陈玮 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2016-06-30 - 公布日： 2019-06-11 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明涉及基于条件随机场的越南语组合词消歧方法，属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤：首先构建越南语组合词歧义字段库；从越南语组合词歧义字段库提取越南语组合词歧义字段特征；再建立基于条件随机场的越南语组合词歧义消歧模型；根据组合词歧义消歧模型参数序列来对越南语组合词歧义字段进行消歧，得到最终消歧结果。本发明对越南语组合词实现了有效的消歧，为词性标注、词法分析、语义分析、信息抽取、信息检索和机器翻译等工作提供强有力的支撑；目前没有发现越南语做相关的组合歧义消歧的研究报告，本发明取得了较好的效果。
基于条件随机越南语组合词消歧方法

[发明专利]一种基于相关词主题的语义消歧方法和系统-CN201310264284.0在审
发明人：方高林 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2013-06-28 - 公布日： 2013-10-23 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于相关词主题的语义消歧方法，该方法包括：基于相关词主题挖掘相关词；对每个词进行编号并建立对应的频率特征向量；计算词与词之间的互信息值，并将互信息值作为特征向量；计算词与词之间的相似度及单个词的相关词；语义消歧。相应地，本发明还提供一种基于相关词主题的语义消歧系统，以提高消歧的正确率。
一种基于相关主题语义方法系统

[发明专利]一种基于知识图谱和上下文语境的中文语义消歧方法-CN202110417960.8有效
发明人：刘子宇;张华平;雷玉新;杨耀飞 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-04-19 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于知识图谱和上下文语境的中文语义消歧方法，属于自然语言处理技术领域。本发明通过构建消歧知识图谱和基于上下文语境的语义消歧，可以在没有显式语义标注的由原句和完成消歧修改后的结果组成的获取数据集中抽取歧义词实体和消歧词实体以及它们之间的关系，同时将上下文语境作为消歧词实体的属性，从而将消歧知识沉淀于知识图谱，赋能语义消歧工作。本发明可以在新的待消歧文本中准确地发现已登录的歧义词。本发明实现了上下文语境的向量表示和基于向量的相似度计算，使得利用本发明的软件可以更精准地感知歧义词所处的上下文语境。
一种基于知识图谱上下文语境中文语义方法

[发明专利]基于语境相似度计算的词义消歧方法-CN201710876243.5有效
发明人：周俏丽;孟禹光 -专利权人：沈阳航空航天大学
申请日： 2017-09-25 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于语境相似度计算的词义消歧方法，步骤为：处理训练语料，使用ukWaC的词性标注版本来训练模型；筛选词性，只保留实词，包括名词，形容词，副词，动词；用筛选过词性的语料训练双向LSTM模型；将待消歧词的例句输入双向LSTM模型，得到语境向量；将待消歧词的上下文输入双向LSTM模型，得到待消歧词的语境向量；将待消歧词的语境向量和例句的语境向量计算余弦相似度，将得到的相似度结果利用k近邻法进一步选择待消歧词的语义本发明对语义更好地进行建模，直接在词的后面用下划线将词和词性结合，得到的词向量将同一个词的不同词性很好地区分出来，在baselines的实验基础之上消歧准确率提高了0.5％。
基于语境相似计算词义方法

[发明专利]一种基于短语结构句法树的英文词义消歧方法-CN201610011045.8在审
发明人：鹿文鹏;成金勇;张维玉 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2016-01-10 - 公布日： 2016-06-15 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明涉及到一种基于短语结构句法树的英文词义消歧方法，属于自然语言处理领域。其步骤为：1.通过对句子进行短语结构句法分析，生成其短语结构句法树；2.以短语结构句法树为依据，筛选词义相关词；3.构建词义消歧模型，通过评估歧义词的词义与词义相关词的密切程度而判定正确词义；4.由词义标注语料库，利用遗传算法，对步骤3中的词义消歧模型的参数进行优化；5.对于待消歧词，重复步骤1和2，利用步骤4所获得的优化词义消歧模型，判定歧义词的正确词义。本发明提出的基于短语结构句法树的英文词义消歧方法，利用短语结构句法树筛选词义相关词并为其赋予消歧权重，能够减少噪声词的干扰，改善词义相关度的计算精度，提高英文词义消歧的正确率。
一种基于短语结构句法英文词义方法

[发明专利]文本文件的词义消歧方法及装置-CN201610088179.X有效
发明人：蔡淇森 -专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
申请日： 2016-02-17 - 公布日： 2019-12-13 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本申请公开了词义消歧方法，包括：配置多份已确定好词义的参考文本内容；获取至少一个待消歧的文本文件；针对每一待消歧的文本文件，从该文本文件中提取文本内容，对文本内容进行分词处理以得到第一词集合并确认其中待消歧的词，针对每一待消歧的词：提取该待消歧的词对应的至少一份参考文本内容并对其分别进行分词处理以得到至少一个第二词集合，基于第一词集合与各第二词集合计算该文本文件与各参考文本内容之间的相关性分值，并确定该文本文件与具有最高相关性分值的参考文本内容相关；针对每一待消歧的文本文件，将该文本文件归到与其相关的参考文本内容对应的词义类别。该方法和装置能提高消歧效率。
文本文件词义方法装置

[发明专利]实体消歧方法、装置、设备及存储介质-CN202111308337.5在审
发明人：门玉玲 -专利权人：平安普惠企业管理有限公司
申请日： 2021-11-05 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本申请公开了一种实体消歧方法、装置、设备及存储介质，通过获取待消歧实体，基于待消歧实体的词边界确定待消歧实体的实体边界信息；根据待消歧实体的实体边界信息，将待消歧实体划分为至少一个词实体，将至少一个词实体与预先确定的实体知识图谱中的所有词实体进行匹配，得到待消歧实体的候选实体，确定候选实体的子项信息；根据候选实体和子项信息，构成候选样本集，将候选样本集输入预训练的语言模型进行训练，得到文本相似度预测模型；最后根据文本相似度预测模型预测候选样本集中各样本与待消歧实体中各实体之间的相似度能够更精准的得到待消歧实体的链接实体。
实体方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于同义词扩展的贝叶斯词义消歧方法-CN201611157518.1在审
发明人：杨陟卓;张虎;李茹;陈千;谭红叶 -专利权人：山西大学
申请日： 2016-12-15 - 公布日： 2017-04-26 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明属于自然语言处理方法技术领域，具体地说，涉及一种基于同义词扩展的贝叶斯词义消歧方法。本发明主要解决当前的词义消歧方法存在消歧效果差、获取消歧知识费时费力等问题。本发明一种基于同义词扩展的贝叶斯词义消歧方法，包括以下步骤步骤1、采用同义词词林将训练语料库的上下文进行扩展，生成大量伪训练语料；步骤2、利用词语搭配语料库去除伪训练语料中的噪声，生成伪训练语料库；步骤3、同时采用训练语料库和伪训练语料库训练贝叶斯消歧模型；步骤4、将测试语料输入贝叶斯消歧模型，综合利用两种语料库中的消歧知识，共同决策歧义词的词义。
一种基于同义词扩展贝叶斯词义方法

[发明专利]词义消歧方法和设备、词义扩展方法和装置-CN201711048364.7在审
发明人：张驰;郭心语;李安新;陈岚;礒田佳德;小野隆哉 -专利权人：株式会社NTT都科摩
申请日： 2017-10-31 - 公布日： 2019-05-07 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于上位词的词义消歧方法和设备，以及利用该词义消歧方法的词义扩展方法和设备。该词义消歧方法包括：接收输入语句；基于预定歧义词库，确定所述输入语句中的消歧目标词；基于对所述输入语句的句法分析以及上下文信息分析，确定所述目标词的相关词；确定所述相关词的一个或多个上位词；以及基于所述相关词以及所述一个或多个上位词的词形，词性及与目标词的句法关系，确定所述目标词在所述输入语句中的词义。
词义消歧目标词方法和设备输入语句上位词词义扩展方法和装置上下文信息接收输入句法分析句法关系歧义词库词性语句分析

[发明专利]一种基于图模型和词向量相结合的词义消歧方法及装置-CN202011063422.5在审
发明人：杜永兴;牛丽静;李宝山;胡伟健;李灵芳;周李涌 -专利权人：内蒙古科技大学;内蒙古智牧溯源技术开发有限公司
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：一种基于图模型和词向量相结合的词义消歧方法及装置，属于自然语言处理领域，用以解决现有的词义消歧方法准确率不高的问题。本发明的技术要点包括，对数据集进行预处理，获取歧义词；构建图模型，并根据图模型获取上下文背景知识；训练词向量模型，并根据词向量模型对获取的歧义词和上下文背景知识进行词向量表示；将以词向量表示的歧义词和上下文背景知识进行交叉加权相似度计算并取均值，将相似度均值最高的确定为歧义词的正确义项。本发明通过将图模型和词向量结合，提高了词义消歧的正确率，取得了较好的消歧效果。本发明优于传统词义消歧方法，可以很好的满足实际应用的需求。
一种基于模型向量相结合词义方法装置

[发明专利]词义消歧方法和设备、词义扩展方法、装置和设备、计算机可读存储介质-CN201880071178.1在审
发明人：张驰;郭心语;李安新;陈岚;礒田佳德;小野隆哉 -专利权人：株式会社NTT都科摩
申请日： 2018-09-06 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：一种基于上位词的词义消歧方法和设备、利用该词义消歧方法的词义扩展方法和设备、以及计算机可读存储介质。该词义消歧方法包括：接收输入语句(S101)；基于预定歧义词库，确定所述输入语句中的消歧目标词(S102)；基于对所述输入语句的句法分析以及上下文信息分析，确定所述目标词的相关词(S103)；确定所述相关词的一个或多个上位词(S104)；以及基于所述相关词以及所述一个或多个上位词的词形，词性及与目标词的句法关系，确定所述目标词在所述输入语句中的词义(S105)。
词义方法设备扩展装置计算机可读存储介质

[发明专利]基于transformer模型的汉语词义消歧方法-CN202110305392.2在审
发明人：罗干;张春祥;李凯鹏 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G06F40/216 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于transformer模型的汉语词义消歧方法。本发明首先对汉语语料进行处理，对包含歧义词汇的汉语句子进行分词、词性标注和语义类标注，然后用word2vec工具把语料处理成词向量；然后把训练数据传入模型，计算消歧词汇和歧义词的注意力，通过获得的注意力值来赋予消歧词汇不同的权重消歧特征通过稀疏化，残差连接，正则化后输入全连接层进行加权处理，最后在softmax层输出歧义词的预测概率分布。用训练好的模型对测试语料进行消歧，输出歧义词的预测概率分布，具有最大概率的语义类别即为歧义词汇的语义类别。本发明对歧义词汇实现了很好的消歧，消歧准确率较高。
基于 transformer 模型汉语词义方法

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