CN107562713A - 同义文本的挖掘方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种同义文本的挖掘方法及装置，其中，所述方法包括：获取预设数量的同义样本句对，并识别同义样本句对中包含的文本的对齐关系；根据对齐关系从所述目标语句中抽取与所述原始语句中的原始文本对应的目标文本作为候选同义文本；根据获取的候选同义文本确定所述原始文本的同义文本。本发明根据同义样本句对中包含的文本的对齐关系获取原始语句中的原始文本的候选同义文本，并根据获取的候选同义文本确定所述原始文本的同义文本，不需要基于语言文法或组块分析方法对同义文本进行挖掘，可以减少文本存储数量和内存占用空间，确保同义文本挖掘的准确率和召回率，降低文本上下文判断噪音，并可一定程度上降低数据挖掘的成本。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种同义文本的挖掘方法及装置。
背景技术
随着科技的发展和社会的进步，手机、平板电脑、智能机器人等智能终端日益成为了人们学习和工作中不可缺少的工具。通过问答交互来查找想要的内容是智能终端的重要功能之一。
当用户在描述问题时，很有可能会采用不同表述方法来表达同一个问题含义；例如，用户问“刘德华的籍贯”和“刘德华是哪里人”可能表达的问题含义是一样的；又例如，对于“鳄鱼爱洗澡"，用户可能采用“where is my water”、“鳄鱼爱冲凉”、“鳄鱼小顽皮”等名称来进行提问等。因此，问答技术中需要识别这些字面不同，但表示相同含义的文本序列。
现有技术中存在的识别表示同义文本序列的方式包括基于语言文法的同义文本挖掘和基于组块分析的同义文本挖掘方法。然而，基于语言文法的同义文本挖掘方法需要大量的专家知识以及大量的人工识别和标注数据，其滞后性大、且能够识别的搜索对象有限，人工成本高，启动门槛高；而基于组块分析的同义文本的缺点是文本抽取长度不准确，即容易包含冗余词语，进而导致语义识别的识别率低，对于一些语义上差别极大，但仍表示同一搜索对象的文本序列，则无法识别。并且，上述两种方式均具有存储空间消耗大、同义文本上下文判断噪音过多等问题。
发明内容
针对现有基于语言文法或基于组块分析的同义文本挖掘方法所存在的上述缺陷，本发明提出如下技术方案：
一种同义文本的挖掘方法，包括：
获取预设数量的同义样本句对，并识别所述同义样本句对中包含的文本的对齐关系；其中，所述同义样本句对包括所述原始语句以及与所述原始语句语义相同的至少一目标语句；
根据所述对齐关系从所述目标语句中抽取与所述原始语句中的原始文本对应的目标文本作为候选同义文本；
根据获取的候选同义文本确定所述原始文本的同义文本。
可选地，所述根据获取的候选同义文本确定所述原始文本的同义文本，包括：
根据获取的候选同义文本的个数，或所获取的候选同义文本所属的同义类簇的个数判断所述候选同义文本是否为所述原始文本的同义文本。
可选地，所述根据获取的候选同义文本的个数，或所获取的候选同义文本所属的同义类簇的个数判断所述候选同义文本是否为所述原始文本的同义文本，包括：
若获取的候选同义文本的个数为一个，或所获取的候选同义文本属于一个所述同义类簇，则判断所述候选同义文本为所述原始文本的同义文本。
可选地，所述根据获取的候选同义文本的个数，或所获取的候选同义文本所属的同义类簇的个数判断所述候选同义文本是否为所述原始文本的同义文本，包括：
若获取的候选同义文本的个数为多个，则通过单向扩展法和双向扩展法从所述候选同义文本中筛选出所述原始文本的同义文本。
可选地，所述通过单向扩展法和双向扩展法从所述候选同义文本中筛选出所述原始文本的同义文本，还包括：
对从所述候选同义文本中筛选出所述原始文本的同义文本进行转义判断。
一种同义文本的挖掘装置，包括：
对齐关系识别单元，用于获取预设数量的同义样本句对，并识别所述同义样本句对中包含的文本的对齐关系；其中，所述同义样本句对包括所述原始语句以及与所述原始语句语义相同的至少一目标语句；
候选文本确定单元，用于根据所述对齐关系从所述目标语句中抽取与所述原始语句中的原始文本对应的目标文本作为候选同义文本；
同义文本确定单元，用于根据获取的候选同义文本确定所述原始文本的同义文本。
可选地，所述同义文本确定单元进一步用于根据获取的候选同义文本的个数，或所获取的候选同义文本所属的同义类簇的个数判断所述候选同义文本是否为所述原始文本的同义文本。
可选地，所述同义文本确定单元进一步用于在获取的候选同义文本的个数为一个时，或所获取的候选同义文本属于一个所述同义类簇时，判断所述候选同义文本为所述原始文本的同义文本。
可选地，所述同义文本确定单元进一步用于在获取的候选同义文本的个数为多个时，通过单向扩展法和双向扩展法从所述候选同义文本中筛选出所述原始文本的同义文本。
可选地，所述同义文本确定单元进一步用于对从所述候选同义文本中筛选出所述原始文本的同义文本进行转义判断。
本发明的同义文本的挖掘方法及装置，根据同义样本句对中包含的文本的对齐关系获取原始语句中的原始文本的候选同义文本，并根据获取的候选同义文本确定所述原始文本的同义文本，不需要基于语言文法或组块分析方法对同义文本进行挖掘，可以减少文本存储数量和内存占用空间，确保同义文本挖掘的准确率和召回率，降低文本上下文判断噪音，并可一定程度上降低数据挖掘的成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一个实施例的同义文本的挖掘方法的流程示意图；
图2为本发明一个实施例的同义文本的挖掘装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明一个实施例的同义文本的挖掘方法的流程示意图；如图1所示，该方法包括：
S1：获取预设数量的同义样本句对，并识别所述同义样本句对中包含的文本的对齐关系；其中，所述同义样本句对包括所述原始语句以及与所述原始语句语义相同的至少一目标语句；
可以理解的是，上述预设数量可以根据实际需要进行设置，本发明对此不进行限定。
S2：根据所述对齐关系从所述目标语句中抽取与所述原始语句中的原始文本对应的目标文本作为候选同义文本；
其中，所述的对齐关系例如为“籍贯是哪里——是哪里人”、“籍贯是哪里——老家是哪里”、“籍贯是哪里——故乡是哪里”。
举例来说，例如同义样本句对中的原始语句为“刘德华的籍贯是哪里”，则目标语句可为“刘德华是哪里人”、“刘德华的老家是哪里”、“刘德华的故乡是哪里”等；
在此基础上，上述原始语句中的原始文本可为“籍贯是哪里”，则获取的该原始文本的候选同义文本为“是哪里人”、“老家是哪里”以及“故乡是哪里”。
S3：根据获取的候选同义文本确定所述原始文本的同义文本。
具体地，可以根据预设规则从上述获取到的候选同义文本“是哪里人”、“老家是哪里”以及“故乡是哪里”中确定原始文本“籍贯是哪里”的同义文本。
本实施例的同义文本的挖掘方法，根据同义样本句对中包含的文本的对齐关系获取原始语句中的原始文本的候选同义文本，并根据获取的候选同义文本确定所述原始文本的同义文本，不需要基于语言文法或组块分析方法对同义文本进行挖掘，可以减少文本存储数量和内存占用空间，确保同义文本挖掘的准确率和召回率，降低文本上下文判断噪音，并可一定程度上降低数据挖掘的成本。
作为另一种优选的实施方式，步骤S3中所述根据获取的候选同义文本确定所述原始文本的同义文本，可以进一步包括：
S31：根据获取的候选同义文本的个数，或所获取的候选同义文本所属的同义类簇的个数判断所述候选同义文本是否为所述原始文本的同义文本。
具体来说，若获取的候选同义文本的个数是一个，则直接可以判断所述候选同义文本为上述原始文本的同义文本。
可以理解的是，当获取的候选同义文本的个数是一时，则判断不存在其他与上述原始文本具有同样含义的文本(即同义文本唯一)，因而所述候选同义文本即为上述原始文本的同义文本；
另外，若所获取的候选同义文本属于一个同义类簇，即获取的候选同义文本为多个，但这些同义文本同属于一个同义类簇(即候选的多个同义文本中，两两都是同义文本)
其中，同义类簇中的同义文本可以之前挖掘出来的同义文本对，也可以是外部加入的同义词表。
进一步地，作为本实施例的优选，步骤S31中根据获取的候选同义文本的个数，或所获取的候选同义文本所属的同义类簇的个数判断所述候选同义文本是否为所述原始文本的同义文本，包括：
若获取的候选同义文本的个数为多个，则通过单向扩展法和双向扩展法从所述候选同义文本中筛选出所述原始文本的同义文本。
具体来说，为了保证文本的长度最短，采用从短到长切割语句的方式进行文本抽取，直到无转义(即无歧义)时停止。具体地，该步骤从对齐点(即原始语句与目标语句中除去相同的词语后所剩下的不相同的字/词)开始，向同一方向(左和右分别进行)，且不限制文本的长度。例如语句“C1C2A C3C4”，其中A为对齐点，最长可抽取到“C1C2A(向左)”，以及“A C3C4(向右)”；
在单相扩展的同时进行双向扩展(及从对齐点同时向两边进行扩展以获取文本)，且当双向扩展所得的文本长度大于或等于单向扩展的文本长度时，停止单相扩展的文本抽取；具体地，还以上述语句“C1C2A C3C4”为例，若单相抽取到的文本为“C1C2A”和“A C3C4”，而双向扩展所抽取到的文本为“C2A C3”，此时由于双向扩展所得的文本长度等于单向扩展的文本长度，因而单相扩展停止，抽取结果为“C2A C3”。
进一步地，作为上述实施例的优选，步骤S31所述通过单向扩展法和双向扩展法从所述候选同义文本中筛选出所述原始文本的同义文本，还包括：
对从所述候选同义文本中筛选出所述原始文本的同义文本进行转义判断。
举例来说，即从对齐点开始，在所抽取到的文本基础上逐个添加term(词语)，若候选的目标固定则停止。其中，目标固定可以理解为上述同义候选文本的数量已经减少到最少，即只剩下一个候选或一类候选。也就是说，从语义歧义角度讲，就是扩展到足以和其他候选的同义文本有所区别。
图2为本发明一个实施例的同义文本的挖掘装置的结构示意图；如图2所示，该装置包括对齐关系识别单元10、候选文本确定单元20以及同义文本确定单元30，其中：
对齐关系识别单元10用于获取预设数量的同义样本句对，并识别所述同义样本句对中包含的文本的对齐关系；其中，所述同义样本句对包括所述原始语句以及与所述原始语句语义相同的至少一目标语句；
候选文本确定单元20用于根据所述对齐关系从所述目标语句中抽取与所述原始语句中的原始文本对应的目标文本作为候选同义文本；
同义文本确定单元30用于根据获取的候选同义文本确定所述原始文本的同义文本。
具体地，对齐关系识别单元20获取预设数量的同义样本句对，并识别所述同义样本句对中包含的文本的对齐关系；候选文本确定单元20根据所述对齐关系从所述目标语句中抽取与所述原始语句中的原始文本对应的目标文本作为候选同义文本；同义文本确定单元30根据获取的候选同义文本确定所述原始文本的同义文本。
举例来说，例如同义样本句对中的原始语句为“刘德华的籍贯是哪里”，则目标语句可为“刘德华是哪里人”、“刘德华的老家是哪里”、“刘德华的故乡是哪里”等；
在此基础上，上述原始语句中的原始文本可为“籍贯是哪里”，则获取的该原始文本的候选同义文本为“是哪里人”、“老家是哪里”以及“故乡是哪里”。
具体地，可以根据预设规则从上述获取到的候选同义文本“是哪里人”、“老家是哪里”以及“故乡是哪里”中确定原始文本“籍贯是哪里”的同义文本。
本实施例的同义文本的挖掘装置，根据同义样本句对中包含的文本的对齐关系获取原始语句中的原始文本的候选同义文本，并根据获取的候选同义文本确定所述原始文本的同义文本，不需要基于语言文法或组块分析方法对同义文本进行挖掘，可以减少文本存储数量和内存占用空间，确保同义文本挖掘的准确率和召回率，降低文本上下文判断噪音，并可一定程度上降低数据挖掘的成本。
进一步地，作为上述装置实施例的优选，同义文本确定单元30进一步用于根据获取的候选同义文本的个数，或所获取的候选同义文本所属的同义类簇的个数判断所述候选同义文本是否为所述原始文本的同义文本。
进一步地，作为上述装置实施例的优选，同义文本确定单元30还可以进一步用于在获取的候选同义文本的个数为一个时，或所获取的候选同义文本属于一个所述同义类簇时，判断所述候选同义文本为所述原始文本的同义文本。
进一步地，作为上述装置实施例的优选，同义文本确定单元30可进一步用于在获取的候选同义文本的个数为多个时，通过单向扩展法和双向扩展法从所述候选同义文本中筛选出所述原始文本的同义文本。
进一步地，作为上述装置实施例的优选，同义文本确定单元30可进一步用于对从所述候选同义文本中筛选出所述原始文本的同义文本进行转义判断。
本实施例所述的装置可以用于执行上述方法实施例，其原理和技术效果类似，此处不再赘述。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种同义文本的挖掘方法，其特征在于，包括：
获取预设数量的同义样本句对，并识别所述同义样本句对中包含的文本的对齐关系；其中，所述同义样本句对包括所述原始语句以及与所述原始语句语义相同的至少一目标语句；
根据所述对齐关系从所述目标语句中抽取与所述原始语句中的原始文本对应的目标文本作为候选同义文本；
根据获取的候选同义文本确定所述原始文本的同义文本。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据获取的候选同义文本确定所述原始文本的同义文本，包括：
根据获取的候选同义文本的个数，或所获取的候选同义文本所属的同义类簇的个数判断所述候选同义文本是否为所述原始文本的同义文本。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据获取的候选同义文本的个数，或所获取的候选同义文本所属的同义类簇的个数判断所述候选同义文本是否为所述原始文本的同义文本，包括：
若获取的候选同义文本的个数为一个，或所获取的候选同义文本属于一个所述同义类簇，则判断所述候选同义文本为所述原始文本的同义文本。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据获取的候选同义文本的个数，或所获取的候选同义文本所属的同义类簇的个数判断所述候选同义文本是否为所述原始文本的同义文本，包括：
若获取的候选同义文本的个数为多个，则通过单向扩展法和双向扩展法从所述候选同义文本中筛选出所述原始文本的同义文本。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过单向扩展法和双向扩展法从所述候选同义文本中筛选出所述原始文本的同义文本，还包括：
对从所述候选同义文本中筛选出所述原始文本的同义文本进行转义判断。
6.一种同义文本的挖掘装置，其特征在于，包括：
对齐关系识别单元，用于获取预设数量的同义样本句对，并识别所述同义样本句对中包含的文本的对齐关系；其中，所述同义样本句对包括所述原始语句以及与所述原始语句语义相同的至少一目标语句；
候选文本确定单元，用于根据所述对齐关系从所述目标语句中抽取与所述原始语句中的原始文本对应的目标文本作为候选同义文本；
同义文本确定单元，用于根据获取的候选同义文本确定所述原始文本的同义文本。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述同义文本确定单元进一步用于根据获取的候选同义文本的个数，或所获取的候选同义文本所属的同义类簇的个数判断所述候选同义文本是否为所述原始文本的同义文本。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述同义文本确定单元进一步用于在获取的候选同义文本的个数为一个时，或所获取的候选同义文本属于一个所述同义类簇时，判断所述候选同义文本为所述原始文本的同义文本。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述同义文本确定单元进一步用于在获取的候选同义文本的个数为多个时，通过单向扩展法和双向扩展法从所述候选同义文本中筛选出所述原始文本的同义文本。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述同义文本确定单元进一步用于对从所述候选同义文本中筛选出所述原始文本的同义文本进行转义判断。
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