[发明专利]将自然语言翻译成指令的方法、装置及其导航应用

权利要求书

1.一种将自然语言翻译成机器可读指令的方法，其特征在于，包括以下步骤：

创建学习模块数据库，录入语句，标注语句所属指令分类；

基于人工录入字典，对语句进行分词；

将需翻译语句N称为猜测语句，所述学习模块数据库中已录入语句称为学习语句，

计算所有分词的第一概率BP1，将所述分词、所述第一概率、所述分词在所述语句中的次序存储到第一数据表中，其中所述第一概率为N与学习语句相似的概率；

计算所有分词的第二概率BP2，将所述分词、所述第二概率、所述指令分类存储到第二数据表中，其中所述第二概率为N与指令分类相似的概率；

对猜测语句进行分词，根据所述分词在所述第一数据表中获取所有相似的学习语句，计算每条学习语句与所述猜测语句的第一匹配度，判定第一匹配度最高的学习语句与所述猜测语句最相似；

对所述猜测语句进行分词，根据所述分词在所述第二数据表中获取所有相似的指令分类，计算所有指令分类与所述猜测语句的第二匹配度，判定第二匹配度最高的指令分类为所述猜测语句的指令分类。

2.根据权利要求1所述的将自然语言翻译成机器可读指令的方法，其特征在于：所述计算每条学习语句与所述猜测语句的第一匹配度的公式为：

PNSi=R1*ΣBPSTi+R2*Σ1logR3(|ONTi-OSTi|+R4)-R5*|SumSTi-SumNSTi|]]>

其中，

N为所述猜测语句即需要翻译的语句，N＝{T1，T2，T3，…，Tn}(Ti为分词)；

第i条学习语句为Si；

第i个指令分类为Ki；

Ri(i＝1,2,3,4,5)为常数；

BPSTi为分词Ti出现在N中时，N与Si相等的可能性；

ONTi为分词Ti在N中的排列顺序；

OSTi为分词Ti在Si中的排列顺序；

SumNSTi为猜测语句与学习语句Si相等的分词总量；

SumSTi为学习语句的分词总量；

PNSi为猜测语句与学习语句Si的匹配度。