[发明专利]语义关系的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种语义关系的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及大数据以及云技术领域。该方法包括：获取待处理文本；对待处理文本进行上下文分析，得到待处理文本中包含的语法关系序列；将语法关系序列与特定语义关系的类序列规则库进行匹配，基于匹配结果，确定待处理文本是否包含特定语义关系；其中，类序列规则库中包括特定语义关系对应的语法关系序列规则，语法关系序列规则是通过对包含特定语义关系的多个样本文本进行语法关系的类序列规则挖掘得到的。在本申请实施例中，由于语法关系序列规则是对进行语法关系的类序列规则挖掘得到的，此时不依赖于规则和制定模式，提高了模型识别语义关系的泛化能力，具备良好的可操作性。

技术领域

本申请涉及大数据以及云技术的技术领域，具体而言，本申请涉及一种语义关系的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

随着语言的发展和互联网用语的不断变化衍生，特定语义关系识别对于自然语言理解是个重要的任务，包括知识图谱构建、领域知识库构建、关系链识别、词条标签自动化构建等在内的诸多应用场景都离不开特定语义关系识别。特定语义关系包括上下义关系、总分关系、同义关系、反义关系等，以及从其他逻辑关系定义中的种属关系、组成关系等，涵盖访问很广。

目前在进行语义关系识别时，主要采用的方式为基于模式匹配的语义关系识别方法和基于机器学习或深度学习的语义关系识别方法。但是经研究发现，基于模式匹配的语义关系识别方法只能够抽取具有人工指定规则的显示关系，而许多的语义关系隐含模式是灵活变化的，该方法极大降低了关系抽取的覆盖率，同时规则扩展要依赖专家和先验知识库，提高了人力成本和耗时，线上更新不够及时；而基于机器学习的方法主要依赖于特征工程，特征工程往往要进行繁琐的特征选择和特征提取，计算开销大且容易存在错误传播的问题。因此，如何快速有效的进行语义关系识别是一个需要解决的重要问题。

发明内容

本申请实施例提供一种语义关系的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质，能够快速有效的进行语义关系识别。

一方面，本申请实施例提供了一种语义关系的识别方法，该方法包括：

获取待处理文本；

对待处理文本进行上下文分析，得到待处理文本中包含的语法关系序列；

将语法关系序列与特定语义关系的类序列规则库进行匹配，基于匹配结果，确定待处理文本是否包含特定语义关系；

其中，类序列规则库中包括特定语义关系对应的语法关系序列规则，语法关系序列规则是通过对包含特定语义关系的多个样本文本进行语法关系的类序列规则挖掘得到的。

另一方面，本申请实施例提供了一种语义关系的识别装置，包括：

文本获取模块，用于获取待处理文本；

文本分析模块，用于对待处理文本进行上下文分析，得到待处理文本中包含的语法关系序列；

语法关系匹配模块，用于将语法关系序列与特定语义关系的类序列规则库进行匹配，基于匹配结果，确定待处理文本是否包含特定语义关系；

其中，类序列规则库中包括特定语义关系对应的语法关系序列规则，语法关系序列规则是通过对包含特定语义关系的多个样本文本进行语法关系的类序列规则挖掘得到的。

再一方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器以及存储器：

存储器被配置用于存储计算机程序，该计算机程序在由处理器执行时，使得处理器执行本申请任一方面所提供的方法。

又一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当该计算机程序在计算机上运行时，使得计算机可以执行本申请任一方面所提供的方法。

本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果是：