[发明专利]语句处理方法、装置及设备在审
申请号: | 201910057044.0 | 申请日: | 2019-01-22 |
公开(公告)号: | CN111460805A | 公开(公告)日: | 2020-07-28 |
发明(设计)人: | 陈勇;刘晓华 | 申请(专利权)人: | 北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司 |
主分类号: | G06F40/284 | 分类号: | G06F40/284;G06F16/332 |
代理公司: | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人: | 孙静;刘芳 |
地址: | 100086 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 语句 处理 方法 装置 设备 | ||
本发明实施例提供一种语句处理方法、装置及设备,该方法包括:对第一语句进行分词处理,得到至少一个第一词汇;对所述至少一个第一词汇进行拆分处理,所述拆分处理用于将一个词汇拆分成至少两个子词汇;根据拆分处理后的所述至少一个第一词汇,确定所述第一语句的情感类型。提高了确定语句的情感类型的准确度。
技术领域
本发明实施例涉及计算机技术领域,尤其涉及一种语句处理方法、装置及设备。
背景技术
在很多应用场景(例如,网络客户服务)中,需要对语句进行分析,以确定语句的情感类型,情感类型包括生气、开心、失望、愤怒等。
在现有技术中,在确定语句的情感类型时,通常对语句进行分词处理得到多个词汇,并通过模型对该多个词汇进行预测,以确定语句的情感类型。然而,在实际应用过程中,分词处理之后的很多词汇为生僻词汇(较为少见的词汇、或者分词不准确的词汇),且在进行模型训练时,生僻词汇在训练词汇集中出现的次数也较少,使得模型训练过程中无法对生僻词汇进行很好的学习,相应的,模型根据生僻词汇也无法对情感类型进行准确的预测。当一个语句中包括生僻词汇,且该生僻词汇与语句的情感类型关联较大时,则无法准确的确定语句的情感类型,导致确定语句的情感类型的准确度较低。
发明内容
本发明实施例提供一种语句处理方法、装置及设备,提高了确定语句的情感类型的准确度。
第一方面,本发明实施例提供一种语句处理方法,包括:
对第一语句进行分词处理,得到至少一个第一词汇;
对所述至少一个第一词汇进行拆分处理,所述拆分处理用于将一个词汇拆分成至少两个子词汇;
根据拆分处理后的所述至少一个第一词汇,确定所述第一语句的情感类型。
在一种可能的实施方式中,针对所述至少一个第一词汇中的任意一个第一词汇,所述对所述至少一个第一词汇进行拆分处理,包括:
获取预设词汇集合,所述预设词汇集合中包括多个第二词汇和/或多个第三词汇对应的至少两个子词汇,所述第二词汇和所述第三词汇在预设语句集合中出现的频率大于第一频率;
根据所述第一词汇和所述预设词汇集合,对所述第一词汇进行拆分处理。
在一种可能的实施方式中,所述根据所述第一词汇和所述预设词汇集合,对所述第一词汇进行拆分处理,包括:
判断所述多个第二词汇或所述多个第三词汇中是否包括所述第一词汇;
若是,则根据所述预设词汇集合,对所述第一词汇进行拆分处理;
若否,则将所述第一词汇按字拆分,按字拆分后的所述第一词汇的子词汇中包括一个字。
在一种可能的实施方式中,所述根据所述预设词汇集合,对所述第一词汇进行拆分处理,包括:
在所述第一词汇与所述预设词汇集合中的一个第二词汇相同时,则不对所述第一词汇进行拆分处理;
在所述第一词汇与所述预设词汇集合中至少两个子词汇对应的一个第三词汇相同时,则将所述第一词汇拆分成所述至少两个子词汇。
在一种可能的实施方式中,所述获取预设词汇集合,包括:
在预设存储空间中包括所述预设词汇集合时,则在所述预设存储空间中获取所述预设词汇集合;
在预设存储空间中不包括所述预设词汇集合时,则生成所述预设词汇集合。
在一种可能的实施方式中,所述生成所述预设词汇集合,包括:
在所述预设语句集合中确定第一词汇集合,所述第一词汇集合中的词汇在所述预设语句集合中的出现频率大于所述第一频率;
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