[发明专利]基于人工智能的分词方法及装置在审

专利信息
申请号: 201710183974.1 申请日: 2017-03-24
公开(公告)号: CN106951413A 公开(公告)日: 2017-07-14
发明(设计)人: 肖求根;詹金波;郑利群;高庆;付志宏;何径舟 申请(专利权)人: 北京百度网讯科技有限公司
主分类号: G06F17/27 分类号: G06F17/27
代理公司: 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)11201 代理人: 宋合成
地址: 100085 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 人工智能 分词 方法 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及信息处理技术领域,尤其涉及一种基于人工智能的分词方法及装置。

背景技术

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

随着计算机技术的不断发展,分词技术已经广泛应用于搜索引擎,机器翻译,语音合成,自动摘要等领域。其中,分词(Chinese Word Segmentation)技术是指将一句或者一段中文文字切分成一个一个中文词语的技术。同时,随着以智能手机和平板电脑为代表的移动终端的迅速普及,在移动终端上使用分词技术的需求也在不断增加,比如,在移动终端上划词搜索,以及语音交互等。

实际应用中,由于中文的歧义性,根据分词技术对一句话或者一段文字进行分词后,得到的分词结果可能存在分词边界错误的问题。例如,一句话“学生会写黑板报”,分词结果为“学生会”、“写”以及“黑板报”,由该句话的实际含义可知分词结果中“学生会”就出现了分词边界错误的问题,应该分词为“学生”、“会写”更加合理。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此,本发明的第一个目的在于提出一种基于人工智能的分词方法,用于解决基于现有分词技术进行分词时,由于中文歧义性而存在的分词边界错误的问题。

本发明的第二个目的在于提出一种基于人工智能的分词装置。

本发明的第三个目的在于提出另一种基于人工智能的分词装置。

本发明的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

本发明的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。

为达上述目的,本发明第一方面实施例提出了一种基于人工智能的分词方法,包括:

在屏幕上显示分词模型对目标文本的分词结果;其中,所述分词结果中包括所述分词模型输出的多个分词;

在所述分词结果中存在分词边界错误的目标分词时,对所述分词结果进行修正得到修正分词结果;

根据所述修正分词结果重新对所述分词模型进行训练。

本发明实施例的基于人工智能的分词方法,通过在屏幕上显示分词模型对目标文本的分词结果;其中,分词结果中包括分词模型输出的多个分词,在分词结果中存在分词边界错误的目标分词时,对分词结果进行修正得到修正分词结果,根据修正分词结果重新对分词模型进行训练。本实施例提供了一种交互式的分词模式,用户可以灵活地对存在分词边界错误的分词进行修正,使得分词结果更加准确。进一步地,还可以将修正后的分词结果反馈给分词模型,以重新对分词模型进行训练,使得分词模型的输出更加精确,能够自适应地适配用户的应用场景。

为达上述目的,本发明第二方面实施例提出了一种基于人工智能的分词装置,包括:

显示模块,用于在屏幕上显示分词模型对目标文本的分词结果;所述分词结果中包括所述分词模型输出的多个分词;

修正模块,用于在所述分词结果中存在分词边界错误的目标分词时,对所述分词结果进行修正得到修正分词结果;

训练模块,用于根据所述修正分词结果重新对所述分词模型进行训练。

本发明实施例的基于人工智能的分词装置,通过在屏幕上显示分词模型对目标文本的分词结果;其中,分词结果中包括分词模型输出的多个分词,在分词结果中存在分词边界错误的目标分词时,对分词结果进行修正得到修正分词结果,根据修正分词结果重新对分词模型进行训练。本实施例提供了一种交互式的分词模式,用户可以灵活地对存在分词边界错误的分词进行修正,使得分词结果更加准确。进一步地,还可以将修正后的分词结果反馈给分词模型,以重新对分词模型进行训练,使得分词模型的输出更加精确,能够自适应地适配用户的应用场景

为达上述目的,本发明第三方面实施例提出了另一种基于人工智能的分词装置,包括:处理器;用于存储所述处理器可执行指令的存储器;其中,所述处理器被配置为:

在屏幕上显示分词模型对目标文本的分词结果;其中,所述分词结果中包括所述分词模型输出的多个分词;

在所述分词结果中存在分词边界错误的目标分词时,对所述分词结果进行修正得到修正分词结果;

根据所述修正分词结果重新对所述分词模型进行训练。

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