[发明专利]一种双通道联合处理方法和装置

权利要求书

1.一种用于分词和词性标注系统的双通道联合处理方法，其中，所述方法包括以下步骤：

获取输入序列中包含的每个字对应的上下文特征信息和知识信息；

在特征通道和知识通道内，分别基于各个字的上下文特征和知识对于联合标签的贡献来建模并进行加权计算，得到输入序列的上下文特征向量和知识向量；

通过将所述上下文特征向量和所述知识向量串联，得到所述输入序列对应的加权字序列向量，其中，所述加权字序列向量用于反映输入序列包含的每个字对应的上下文特征和知识对于联合标签的贡献。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述在特征通道和知识通道内，分别基于各个字的上下文特征和知识对于联合标签的贡献来建模并进行加权计算，得到输入序列的上下文特征向量和知识向量的步骤包括：

在特征通道内基于上下文特征信息计算特征通道对应的上下文特征集合相对于输入序列中每个字的权重，

根据得到的特征通道的上下文特征集合相对于输入序列中每个字的权重，通过计算其加权和来得到输入序列的上下文特征向量；

并且，

在知识通道内基于知识信息计算知识通道对应的知识集合相对于输入序列中每个字的权重；

根据得到的知识通道的知识集合相对于输入序列中每个字的权重，通过计算其加权和来得到输入序列的知识向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法包括以下步骤：

将所述加权字序列向量与输入序列的字向量串联；

基于串联后的向量，在分词和词性标注系统中得到输入序列的预测标签；

通过得到的各个分词的预测标签和对应的真实标签来计算并优化目标函数，进而训练联合标签的模型。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，所述方法包括以下步骤：

使用训练好的联合标签的模型，对输入的中文序列进行分析，从而获得该中文序列的分词和词性标注的联合标注结果。

5.根据权利要求1中所述的方法，其中，所述获取输入序列中包含的每个字对应的上下文特征信息和知识信息的步骤包括：

通过外部自动工具获取输入序列中包含的每个字对应的上下文特征信息和知识信息。

6.一种用于分词和词性标注系统的双通道联合处理装置，其中，所述双通道联合处理装置包括：

获取模块，用于获取输入序列中包含的每个字对应的上下文特征信息和知识信息；

双通道计算模块，用于在特征通道和知识通道内，分别基于各个字的上下文特征和知识对于联合标签的贡献来建模并进行加权计算，得到输入序列的上下文特征向量和知识向量；

加权串联模块，用于通过将所述上下文特征向量和所述知识向量串联，得到所述输入序列对应的加权字序列向量，其中，所述加权字序列向量用于反映输入序列包含的每个字对应的上下文特征和知识对于联合标签的贡献。

7.根据权利要求6所述的双通道联合处理装置，其中，所述双通道计算模块用于：

在特征通道内基于上下文特征信息计算特征通道对应的上下文特征集合相对于输入序列中每个字的权重，

根据得到的特征通道的上下文特征集合相对于输入序列中每个字的权重，通过计算其加权和来得到输入序列的上下文特征向量；

并且，

在知识通道内基于知识信息计算知识通道对应的知识集合相对于输入序列中每个字的权重；

根据得到的知识通道的知识集合相对于输入序列中每个字的权重，通过计算其加权和来得到输入序列的知识向量。

8.根据权利要求6所述的双通道联合处理装置，其中，所述双通道联合处理装置包括：

向量串联模块，用于将所述加权字序列向量与输入序列的字向量串联；

标签预测模块，用于基于串联后的向量，在分词和词性标注系统中得到输入序列的预测标签；

函数计算模块，用于通过得到的各个分词的预测标签和对应的真实标签来计算并优化目标函数，进而训练联合标签的模型。