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    广西11选5单双玩法: 一种事件关系检测方法及系统.pdf

    摘要
    申请专利号:

    广西11选5大小走势图 www.fnjpv.tw CN201510346311.8

    申请日:

    2015.06.19

    公开号:

    CN104881404A

    公开日:

    2015.09.02

    当前法律状态:

    驳回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G06F 17/27申请公布日:20150902|||著录事项变更IPC(主分类):G06F 17/27变更事项:发明人变更前:杨雪蓉 洪宇 姚建民 朱巧明变更后:杨浩苹 洪宇 杨雪蓉 姚建民 朱巧明|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/27申请日:20150619|||公开
    IPC分类号: G06F17/27 主分类号: G06F17/27
    申请人: 苏州大学张家港工业技术研究院
    发明人: 杨雪蓉; 洪宇; 姚建民; 朱巧明
    地址: 215600江苏省苏州市张家港市长泾路10号
    优先权:
    专利代理机构: 北京集佳知识产权代理有限公司11227 代理人: 罗满
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510346311.8

    授权公告号:

    |||||||||

    法律状态公告日:

    2018.11.02|||2018.02.06|||2015.09.30|||2015.09.02

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的驳回|||著录事项变更|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种事件关系检测方法和系统,包括:获取预设数量已提供逻辑关系的测试句子,每个测试句子均包括一个与其逻辑关系对应的测试连接词;确定每个测试句子中位于测试连接词之前的文本为测试前置文本,位于测试连接词之后的文本为测试后置文本;通过分析进行分词处理后的测试前置文本和测试后置文本的框架语义,构建测试前置向量及测试后置向量;确定每个测试句子的测试前置向量与测试后置向量组成其测试向量对;获取待测向量对,从全部测试向量对中确定出与待测向量对相似度最高的测试向量对,确定该测试向量对对应的测试句子的逻辑关系为待测向量对对应的待测句子的逻辑关系。由此,不仅实现了通用性,获取的检测结果还具有较高准确度。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种事件关系检测方法,其特征在于,包括:
    获取预设数量已提供逻辑关系的测试句子,每个测试句子均包括一个与该测试句子的逻辑关系对应的测试连接词;
    确定每个测试句子中位于测试连接词之前的文本为测试前置文本,位于测试连接词之后的文本为测试后置文本;
    分析进行分词处理后的测试前置文本的框架语义,以构建分别与每个测试句子对应的测试前置向量,分析进行分词处理后的测试后置文本的框架语义,以构建分别与每个测试句子对应的测试后置向量;
    确定每个测试句子对应的测试前置向量与测试后置向量组成该测试句子的测试向量对;
    获取待测向量对,从全部测试句子的测试向量对中确定出与所述待测向量对相似度最高的测试向量对,确定该测试向量对对应的测试句子的逻辑关系为所述待测向量对对应的待测句子的逻辑关系。

    2.  根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述分析进行分词处理后的测试前置文本的框架语义,以构建分别与每个测试句子对应的测试前置向量,分析进行分词处理后的测试后置文本的框架语义,以构建分别与每个测试句子对应的测试后置向量,包括:
    对所述测试前置文本进行分词处理,得到分别与每个测试句子对应的测试前置词组;对所述测试后置文本进行分词处理,得到分别与每个测试句子对应的测试后置词组;
    分析所述测试前置词组中的词语的框架语义,得到每个测试句子的前置框架语义集合;
    分析所述测试后置词组中的词语的框架语义,得到每个测试句子的后置框架语义集合;
    利用所述前置框架语义集合构建每个测试句子的测试前置向量,利用所述后置框架语义集合构建每个测试句子的测试后置向量。

    3.  根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取预设数量已提供逻辑关系的测试句子,每个测试句子均包括一个与该测试句子的逻辑关系对应的测试连接词,包括:
    获取指定文本信息;
    将所述文本信息进行分句处理,得到第一句子;
    确定所述第一句子中已提供逻辑关系的句子为第二句子;
    获取每个第二句子所包含的连接词;
    确定所述第二句子中其连接词指向该第二句子的逻辑关系的概率大于预设阈值的预设数量句子为测试句子。

    4.  根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待测向量对,包括:
    获取待测句子;
    确定该待测句子中的一个连接词为待测连接词;
    确定所述待测句子中位于所述待测连接词之前的文本为待测前置文本,位于所述待测连接词之后的文本为待测后置文本;
    分析进行分词处理后的待测前置文本的框架语义,以构建待测前置向量,分析进行分词处理后的待测后置文本的框架语义,以构建待测后置向量;
    确定所述待测前置向量和所述待测后置向量组成待测向量对。

    5.  根据权利要求1至4任一项所述的方法,其特征在于,所述从全部测试句子的测试向量对中确定出与所述待测向量对相似度最高的测试向量对,包括:
    确定所述待测向量对的待测前置向量和待测后置向量;
    计算每个测试句子的测试前置向量与所述待测前置向量的第一相似度,以及该测试句子的测试后置向量与所述待测后置向量的第二相似度;
    利用所述第一相似度和所述第二相似度确定所述待测向量对与每个测试句子的测试向量对的相似度;
    确定出所述相似度中最高的相似度对应的测试向量对。

    6.  根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述计算每个测试句子的测试前置向量与所述待测前置向量的第一相似度,以及该测试句子的测试后置向量与所述待测后置向量的第二相似度,包括:
    计算每个测试句子的测试前置向量与所述待测前置向量的向量余弦值,并将该向量余弦值确定为第一相似度;
    计算每个测试句子的测试后置向量与所述待测后置向量的向量余弦值,并将该向量余弦值确定为第二相似度。

    7.  根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述利用所述第一相似度和所述第二相似度确定所述待测向量对与每个测试句子的测试向量对的相似度,包括:
    按照下列公式计算所述相似度:
    Sim=EveSim1+EveSim22·e|EveSim1-EveSim2|]]>
    其中,Sim为所述待测向量对与每个测试句子的测试向量对的相似度,EveSim1所述为第一相似度,EveSim2为所述第二相似度,e为自然常数。

    8.  一种事件关系检测系统,其特征在于,包括:
    获取???,用于获取预设数量已提供逻辑关系的测试句子,每个测试句子均包括一个与该测试句子的逻辑关系对应的测试连接词;
    第一确定???,用于确定每个测试句子中位于测试连接词之前的文本为测试前置文本,位于测试连接词之后的文本为测试后置文本;
    向量构建???,用于分析进行分词处理后的测试前置文本的框架语义,以构建分别与每个测试句子对应的测试前置向量,分析进行分词处理后的测试后置文本的框架语义,以构建分别与每个测试句子对应的测试后置向量;
    第二确定???,用于确定每个测试句子对应的测试前置向量与测试后置向量组成该测试句子的测试向量对;
    第三确定???,用于获取待测向量对,从全部测试句子的测试向量对中确定出与所述待测向量对相似度最高的测试向量对,确定该测试向量对对应的测试句子的逻辑关系为所述待测向量对对应的待测句子的逻辑关系。

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    一种 事件 关系 检测 方法 系统
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