[发明专利]通过使用交流话语树启用修辞分析

说明书

本发明的系统、设备和方法计算一个或多个句子之间的修辞关系。在示例中，计算机实现的方法访问包括多个片段的句子。至少一个片段包括动词和词语。每个词语都包含片段内的词语的角色。每个片段都是基本话语单元。该方法生成话语树，该话语树表示句子片段之间的修辞关系。话语树包括节点，节点包括非终止节点和终止节点，每个非终止节点表示两个句子片段之间的修辞关系，并且话语树的节点中的每个终止节点与句子片段之一相关联。该方法将具有动词的每个片段与动词签名进行匹配，从而创建交流话语树。

相关申请的交叉引用

本申请要求于2017年5月10日提交的美国临时申请No.62/504,377的优先权，该申请通过引用被整体并入本文。

技术领域

本公开一般而言涉及语言学。更具体而言，本公开涉及使用交流话语树(communicative discourse trees)来执行话语分析。

关于在联邦政府赞助的研究与开发下做出的发明的权利的声明

不适用

背景技术

语言学是语言的科学研究。语言学的一方面是将计算机科学应用于人类自然语言，诸如英语。由于处理器的速度和存储器的容量的极大提高，语言学的计算机应用正在增加。例如，启用计算机的对语言话语的分析促进了可以回答来自用户的问题的许多应用，诸如自动化代理。使用“聊天机器人(chatbot)”和代理(agent)来回答问题、促进讨论、管理对话以及提供社交推广(social promotion)越来越流行。为了满足这种需求，已经开发了包括合成语义的广泛技术。此类技术在简单、简短的查询和答复的情况下可以支持自动化代理。

但是，因为现有的解决方案由于修辞分析(rhetorical analysis)不足而无法将答案与问题相匹配，因此此类解决方案无法利用丰富的与话语相关的信息来回答问题、执行对话管理、提供建议或实现“聊天机器人”系统。更具体而言，基于统计的解决方案无法将从句子中确定主题的任务与解决句子和答案之间的修辞一致性(rhetorical agreement)分开。基于统计的解决方案或者根本不考虑问题和响应的修辞结构，或者试图同时解决主题以及修辞一致性，而未能恰当地解决修辞一致性。在没有足够的修辞分析的情况下，可能具有任意修辞结构的问题就无法与也可能具有任意修辞结构的适当的答案相匹配。

因此，需要新的解决方案，这些解决方案可以准确地表示问题和答案之间的修辞一致性。

发明内容

一般而言，本发明的系统、设备和方法与计算一个或多个句子之间的修辞相互关系(rhetorical relationship)相关。在示例中，计算机实现的方法访问包括片段的句子。至少一个片段包括动词和词语。每个词语能够在片段内的多个词内充当角色。每个片段是基本的话语单元。该方法生成话语树，该话语树表示句子片段之间的修辞相互关系。话语树包括节点，节点包括非终止节点和终止节点，每个非终止节点表示两个句子片段之间的修辞相互关系，并且话语树的节点中的每个终止节点与句子片段之一相关联。该方法将具有动词的每个片段与动词签名进行匹配，从而创建交流话语树。

匹配包括访问多个动词签名。每个动词签名包括片段的动词和题元角色(thematic role)序列。该方法为动词签名中的每个动词签名确定相应签名中与片段中的词语的角色匹配的题元角色的数量。该方法基于包括最高数量的匹配的特定动词签名从动词签名中选择该特定动词签名。该方法将特定动词签名与片段相关联。

附图说明

图1示出了根据一方面的示例性修辞分类环境。

图2描绘了根据一方面的话语树的示例。

图3描绘了根据一方面的话语树的进一步示例。

图4描绘了根据一方面的说明性模式。