[发明专利]一种语义角色分析方法、计算机可读存储介质及终端设备

说明书

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种语义角色分析方法、计算机可读存储介质及终端设备。所述方法在进行词性分析的过程中，使用一个神经网络模型进行正序词性分析，而使用另一个神经网络模型进行逆序词性分析。在进行语义角色分析的过程中，使用一个神经网络模型进行正序语义角色分析，而使用另一个神经网络模型进行逆序语义角色分析。也即将原本较为复杂的神经网络模型拆分为相对简单的神经网络模型，再对各个神经网络模型的输出进行综合处理得到结果，由于神经网络模型结构的简化，大大减少了计算量，提升了分析效率。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种语义角色分析方法、计算机可读存储介质及终端设备。

背景技术

作为自然语言处理的一个主要研究方向，语义分析能够将自然语言转化为计算机能够理解的形式化语言，从而做到人与计算机之间的相互理解。对句子进行正确的语义分析，一直是从事自然语言理解研究的学者们追求的主要目标。目前的语义分析主要是集中在语义角色分析等方面。语义角色分析主要是分析与句子中谓词有关的成分的语义角色，如施事、受事、与事、时间和地点等。近年来，语义角色分析受到了越来越多的学者的关注，广泛于应用于信息抽取、信息检索、机器翻译等领域。

目前，主流的语义角色分析研究主要集中于使用各种机器学习技术，利用多种语言学特征，进行了语义角色的识别和分类，通常的做法是首先使用一个神经网络模型进行各个分词的词性的确定，然后再通过一个神经网络模型进行各个分词的语义角色的确定，由于在计算过程中，需要在单个的神经网络模型中考虑整个语句对分词判定结果的影响，神经网络模型往往构造的非常复杂，计算量巨大，效率低下。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种语义角色分析方法、计算机可读存储介质及终端设备，以解决目前的语义角色分析方法需要在单个的神经网络模型中考虑整个语句对分词判定结果的影响，神经网络模型往往构造的非常复杂，计算量巨大，效率低下的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种语义角色分析方法，可以包括：

对语句文本进行切词处理，得到构成所述语句文本的各个分词；

在预设的词向量数据库中分别查找各个分词的词向量，并根据所述词向量分别构建各个分词的第一输入矩阵和第二输入矩阵，所述词向量数据库为记录词语与词向量之间的对应关系的数据库；

将各个分词的第一输入矩阵分别输入到预设的第一神经网络模型中，得到各个分词的第一输出向量，所述第一神经网络模型为进行正序词性分析的神经网络模型；

将各个分词的第二输入矩阵分别输入到预设的第二神经网络模型中，得到各个分词的第二输出向量，所述第二神经网络模型为进行逆序词性分析的神经网络模型；

根据各个分词的第一输出向量和第二输出向量确定各个分词的词性类型；

在预设的词性向量数据库中分别查找各个分词的词性类型对应的词性向量，并根据所述词性向量分别构建各个分词的第三输入矩阵和第四输入矩阵，所述词性向量数据库为记录词性类型与词性向量之间的对应关系的数据库；

将各个分词的第三输入矩阵分别输入到预设的第三神经网络模型中，得到各个分词的第三输出向量，所述第三神经网络模型为进行正序语义角色分析的神经网络模型；

将各个分词的第四输入矩阵分别输入到预设的第四神经网络模型中，得到各个分词的第四输出向量，所述第四神经网络模型为进行逆序语义角色分析的神经网络模型；

根据各个分词的第三输出向量和第四输出向量确定各个分词的语义角色类型。

本发明实施例的第二方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现上述语义角色分析方法的步骤。