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申请/专利权人：浙江大学
申请日：2024-03-20
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118228724A
主分类号：G06F40/284
分类号：G06F40/284;G06F40/253
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开了一种支持非连续构式提取的自动学习方法及装置，该方法首先对语料进行预处理、分词和语法解析，得到每个词元对应的语法标记和依赖关系信息；接着，根据依赖关系信息，选择与根节点直接相连的节点，作为构式的组成部分在语料上进行各个槽之间的关联度计算；最后，基于计算得到的关联度，在给定阈值下进行构式的提取和筛选。该方法能够提取非连续的高质量构式，是现有的构式提取方法的拓展，有较好的应用前景。
主权项：1.一种支持非连续构式提取的自动学习方法，其特征在于，包括以下步骤：1将语料通过预处理、分词和语法解析得到每个词元的词汇、词性、依赖信息，将语料表示为由以上信息组成的词槽；2基于步骤1得到的语料，将每个句子中与依赖信息为根节点的词槽直接相连的词槽按顺序加入该句的最终序列；变换完成后，将转换后的语料划分为关联度计算语料和候选集遍历语料；3根据步骤2得到的关联度计算语料，计算每个相邻词槽对之间的关联度；4基于步骤2得到的候选集遍历语料，对该语料进行遍历；对于每对相邻的词槽，根据步骤3得到的关联度和设定的关联度阈值决定是否被截断，当关联度高于设定的关联度阈值时，将该词槽加入候选者序列；否则截断；5根据设定的频次阈值和长度范围，对步骤4得到的候选者序列进行进一步筛选，得到最终的构式集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种支持非连续构式提取的自动学习方法及装置
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