一种自然语言理解建模方法

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1.一种自然语言理解建模方法，其特征在于：所述自然语言理解模型的建立方法如下：步骤一，构建语料库，并通过互联网实时更新语料库内容；步骤二，通过区块链共享网络获取信息，并对信息进行划分，将信息划分为自然语言部分和非自然语言部分；步骤三，对自然语言部分和语料库进行预处理，将其转化为转换为算法可用的形式，结合使用卷积神经网络和BERT对自然语言部分和语料库进行实体识别；步骤四，建立数据分析模块，对非自然语言部分进行清洗和预处理，去除无效数据、填补缺失值以及转换数据类型，数据分析模块对数据进行映射，将数据中的实体联系起来，通过数据提取，将相关数据移至计算系统中，如果计算系统中出现相关数据但数值不同的情况，使用最小平方法和最小均值求得最佳数值；步骤五，使用数据链连接技术，通过数据链连接技术实现自然语言中实体和非自然语言部分的集成；步骤六：利用循环神经网络对自然语言部分和语料库进行特征提取，并构建知识图谱，将自然语言部分和语料库中各类实体、属性、关系和目的进行结构化表示；步骤七，对模型进行优化训练，在训练中对模型进行调优和改进；所述区块链共享网络包括从节点和一号节点，在同一个区块链网络上，从节点之间相互建立信息传输链路，该区块链网络上所有从节点分别和一号节点之间建立信息传输链路，该区块链网络通过一号节点和另一个区块链网络进行连接，一号节点之间建立信息传输链路，同一个区块链网络上的从节点通过和不同一号节点之间建立信息传输链路实现与不同区块链网络进行连接，单个从节点由于位置会参与多个不同的区块链网络中。