结合写作特征和序列特征的中文情感新词识别方法和系统

    公开(公告)号:CN105740236B

    公开(公告)日:2018-09-07

    申请号:CN201610066957.5

    申请日:2016-01-29

    IPC分类号: G06F17/27

    摘要: 本发明公开了一种结合写作特征和序列特征的中文情感新词识别方法和系统。该方法对于输入文本子句,基于情感词的作者写作特征和情感词的序列特征将文本子句表示为各种特征(如:字、词性等)的序列。然后,针对特征表示的文本子句,利用线性链条件随机场模型输出与文本子句对应的情感词标签序列。其中,线性链条件随机场模型基于包含传统情感词的文本训练得到。接着,基于文本子句中字的序列和情感词标签序列,利用有限状态自动机识别文本子句中的情感词,形成情感词集合。最后,利用中文旧词词库对情感词集合进行过滤,将未出现在中文旧词词库中的情感词作为中文情感新词。通过本发明实施例解决了如何提高情感新词识别精度和召回率的技术问题。

    一种实体关系自动识别方法及系统

    公开(公告)号:CN107944559A

    公开(公告)日:2018-04-20

    申请号:CN201711190865.9

    申请日:2017-11-24

    IPC分类号: G06N5/02 G06N3/04

    CPC分类号: G06N5/022 G06N3/0454

    摘要: 本发明涉及一种实体关系自动识别方法及系统,该方法包括:训练卷积神经网络得到实体关系识别模型;获取对应待确认实体组的相关语料库;将相关语料进行分词,并将分词得到的相关词语转化为相关词向量;将相关词向量按相关语料转化为矩阵作为实体关系识别模型的输入,得到相关关系种类和相关关系种类的相似度值,将相似度值高的相关关系种类作为待确认实体组的关系种类。本发明通过锻炼卷积神经网络作为实体关系识别模型,在出现新增实体时,计算得到一系列新增实体组的关系种类,并得出每一项关系种类的相似度值,通过具体的数值来确定相关关系种类的程度,提高得到的新增实体组之间关系种类的准确性。

    一种微博突发话题检测方法及装置

    公开(公告)号:CN106294333A

    公开(公告)日:2017-01-04

    申请号:CN201510236634.1

    申请日:2015-05-11

    IPC分类号: G06F17/30

    摘要: 本发明提供一种微博突发话题检测方法及装置,用以解决目前微博突发话题难以识别的问题,该方法包括,提取指定的微博数据集合中的特征项,特征项为包含具体语义的语言单元;确定特征项在微博数据集合的文本中的流通度以及特征项当前的热度;以流通度为质量参数项,以热度为位置参数项对特征项进行动力学建模,得到特征项的当前能量和加速度;在得到的能量以及加速度分别大于第一预设值以及第二预设值时,检测突发特征项;根据检测到的突发特征项在同一条微博中同时出现的情况计算突发特征项之间的互信息;当互信息大于第三阈值时,对突发特征项进行合并,得到突发话题,该方案能够提高微博突发话题检测的准确率。

    一种基于自动机的实体关系快速抽取方法

    公开(公告)号:CN105824801A

    公开(公告)日:2016-08-03

    申请号:CN201610150794.9

    申请日:2016-03-16

    IPC分类号: G06F17/27 G06F17/30

    CPC分类号: G06F17/2785 G06F16/288

    摘要: 本发明提供一种基于自动机的实体关系快速抽取方法,包括以下步骤:步骤1,定制规则文件;步骤2,对规则文件中的各个规则进行文法检查,检测规则文件中的各个规则是否满足文法要求,如果满足,则执行步骤3;步骤3,对通过文法检查的所述规则文件中的各个规则进行语义解释;步骤4,将语义解释后的所述规则文件中的各个规则进行解析编译,完成规则向层叠有限状态自动机的转换,得到有限状态自动机;步骤5,使用所述有限状态自动机,对输入的文本数据进行实体属性以及实体关系的抽取,得到最终的实体属性以及实体关系。优点为:能够保证对开放域文本进行快速的实体关系与实体属性抽取。同时,对于特定领域的实体关系可以定制化的进行抽取。