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一种基于模糊匹配和互信息的未登录词收集方法、装置

申请号: CN202311816012.7
申请人: 苏州元脑智能科技有限公司
申请日期: 2023/12/27

摘要文本

本发明涉及机器学习和文本分析技术领域,公开了一种基于模糊匹配和互信息的未登录词收集方法、装置,该方法通过互信息与邻接熵的方式确定第一未登录词集合,以模糊匹配的方式确定第二未登录词集合,从而形成潜在扩充词集合,通过训练模型得到扩充词集合,并以筛选的扩充词集合更新专家词典,这一过程中,第一未登录词集合与第二未登录词集合是在专家词典的基础上,确定的可能属于领域专业词汇的备选词集合,在此基础上通过比较两个集合的词汇,进一步对备选词进行分类,形成潜在扩充词集合,并利用词向量模型对潜在扩充词集合进行筛选,从而通过对专家词典的更新,逐步完善相关专业领域的分词训练和生成质量,提升相关文本数据信息的分析处理效果。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种基于模糊匹配和互信息的未登录词收集方法、装置
专利类型 发明授权
申请号 CN202311816012.7
申请日 2023/12/27
公告号 CN117473983B
公开日 2024/3/19
IPC主分类号 G06F40/242
权利人 苏州元脑智能科技有限公司
发明人 孙昊良; 尹垄钧; 郭涛
地址 江苏省苏州市吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢

专利主权项内容

1.一种基于模糊匹配和互信息的未登录词收集方法,其特征在于,所述方法包括:获取文本数据与专家词典;基于所述文本数据,通过互信息与邻接熵的方式,确定第一未登录词集合;基于所述文本数据与所述专家词典,通过模糊匹配的方式,确定第二未登录词集合;比较所述第一未登录词集合与所述第二未登录词集合,确定比较结果;基于所述比较结果与所述专家词典,利用所述第一未登录词集合、所述第二未登录词集合,形成潜在扩充词集合;基于所述潜在扩充词集合与所述专家词典,对模型进行训练,得到词向量模型;基于所述潜在扩充词集合与所述专家词典,利用所述词向量模型,确定扩充词集合;基于所述扩充词集合,更新专家词典;所述比较所述第一未登录词集合与所述第二未登录词集合,确定比较结果,包括:比较所述第一未登录词集合与所述第二未登录词集合,通过集合中相同的词,确定第一比较结果;比较所述第一未登录词集合与所述第二未登录词集合,通过集合中不同的词,确定第二比较结果;所述基于所述比较结果与所述专家词典,利用所述第一未登录词集合、所述第二未登录词集合,形成潜在扩充词集合,包括:基于第二比较结果,分别将所述第一未登录词集合、所述第二未登录词集合与jieba分词结合,确定第一结果与第二结果;基于所述第一结果与所述第二结果的细粒度,利用所述专家词典,形成潜在扩充词集合;所述基于所述潜在扩充词集合与所述专家词典,对模型进行训练,得到词向量模型,包括:基于所述潜在扩充词集合与所述专家词典,通过jieba分词对预设文本数据进行分词,确定已分词的文本数据集合;基于所述文本数据集合,对模型进行训练,得到词向量模型。