CN107491556A - 时空全要素语义查询服务系统及其方法 - Google Patents

时空全要素语义查询服务系统及其方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107491556A
CN107491556A CN201710786421.5A CN201710786421A CN107491556A CN 107491556 A CN107491556 A CN 107491556A CN 201710786421 A CN201710786421 A CN 201710786421A CN 107491556 A CN107491556 A CN 107491556A
Authority
CN
China
Prior art keywords
module
input
semantic
speech
information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710786421.5A
Other languages
English (en)
Inventor
王波
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hubei Earth Letter Technology Group Ltd By Share Ltd
Original Assignee
Hubei Earth Letter Technology Group Ltd By Share Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hubei Earth Letter Technology Group Ltd By Share Ltd filed Critical Hubei Earth Letter Technology Group Ltd By Share Ltd
Priority to CN201710786421.5A priority Critical patent/CN107491556A/zh
Publication of CN107491556A publication Critical patent/CN107491556A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/332—Query formulation
    • G06F16/3329—Natural language query formulation or dialogue systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/3331—Query processing
    • G06F16/3332—Query translation
    • G06F16/3338—Query expansion
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/3331—Query processing
    • G06F16/334—Query execution
    • G06F16/3344—Query execution using natural language analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/951—Indexing; Web crawling techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/205—Parsing
    • G06F40/211—Syntactic parsing, e.g. based on context-free grammar [CFG] or unification grammars
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/279—Recognition of textual entities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/279—Recognition of textual entities
    • G06F40/289—Phrasal analysis, e.g. finite state techniques or chunking
    • G06F40/295—Named entity recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/30—Semantic analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Machine Translation (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明公开一种时空全要素语义查询服务系统及其方法，该方法包括以下过程，首先建立语义数据库，然后，输入需要查询的信息，具体输入信息为输入自然语言查询语句；再者，对输入的信息进行预处理，依次对输入信息进行分词处理、词性标注以及命名实体识别过程；对预处理结果进行依存句法分析、词性模板匹配以及语义扩展匹配，解析出查询对象；最后，将解析出的查询对象进行全要素的语义扩展查询，从而更准确的向用户返回最符合其需求的搜索结果，可以完成普通的人机交互查询存在的不同，人们可以利用类自然语言实现更加便利、更加智能的搜索，并为语音交互提供重要的技术支持。

Description

时空全要素语义查询服务系统及其方法
技术领域
本发明涉及制造科技的技术领域，尤其涉及一种时空全要素语义查询服务系统及其使用方法。
背景技术
随着互联网的快速发展，查询方式也在不断的进行进步和完善，传统的查询方式可以基于关键字快速实现定位，但是搜索条件局限性大、更适合少体量的信息系统，如在地理信息服务平台中输入“张三”能够显示张三基本信息，但是如果想要深入了解有关张三的其他的属性内容，比如想要搜索“姓张、性别男、年收入5万元以上的人”这种输入条件显然无法被传统关键字检索的方式检索出来，所以这中搜索方式并不能充分表达语义信息，此外当信息数据量急剧增大时，这种简单查询方式在查询效率和方式上更加局限。
发明内容
针对上述技术中存在的不足之处，本发明提供一种结构简单、操作方便的时空全要素语义查询服务方法。
为了达到上述目的，本发明一种时空全要素语义查询服务方法，包括：
步骤一：建立语义数据库，具体包括分词词典库、 词性标注库、词性模板库、语料库、领域本体库、同义词库；
步骤二：输入需要查询的信息，具体输入信息为输入自然语言查询语句；步骤三：对输入的信息进行预处理，依次对输入信息进行分词处理、词性标注以及命名实体识别过程；
步骤四：对预处理结果进行依存句法分析、词性模板匹配以及语义扩展匹配，解析出查询对象。
步骤五：将解析出的查询对象进行全要素的语义扩展查询。
其中，在步骤三中进行分词处理的具体过程为将输入的自然语言查询语句进行序列切分，并切分成词序列，切分依据来源于本地数据库中的分词词典。
其中，在步骤三中进行词性标注的具体过程为将输入的自然语言查询语句中的每个词序列给予一个词性类别，其词性分类依据来源于词性标注库中的定义。
其中，在步骤三中进行命名实体识别操作的具体过程为根据语料库为词序列中的每一个词语匹配合适的命名实体标签识别出人名、地名机构名以及实体。
其中，在步骤四中句法分析以及匹配的具体过程为根据每个词语对应的依存关系，可以辅助词性模板匹配，来确定查询语句中的对象、条件和值等信息，然后根据语义扩展规则，将查询对象和查询条件进行语义扩展，确保查询语句的规范性，得到最终的查询对象。
其中，在步骤五中进行语义拓展的具体过程为根据语义拓展规则，将获取的输入信息所有词性信息作为规范性的查询对象，进行全要素语义查询。
本发明一种时空全要素语义查询服务系统，包括：
语义数据库，具体包括分词词典库、 词性标注库、词性模板库、语料库、领域本体库、同义词库；
初始信息输入模块，进行需要查询信息的输入，具体输入信息为输入自然语言查询语句；
预处理模块：依次对输入信息进行分词处理、词性标注以及命名实体识别；
解析模块：对预处理结果进行依存语法分析、词性模板匹配以及语义扩展匹配，解析出查询对象；
语义拓展模块：将匹配完成的语义信息进行全要素的语义扩展查询；
所述初始信息输入模块的输入端与初始信息输入模块的输出端相连，所述初始信息输入模块的输出端与预处理模块的输入端相连，所述预处理模块的输出端与解析模块的输入端相连，所述解析模块的输出端与语义拓展模块的输入端相连；所述初始信息输入模块、预处理模块、解析模块以及语义拓展模块均与语义数据库相连。
其中，所述预处理模块包括将输入的自然语言查询语句切分成词序列的分词处理模块，将输入的自然语言查询语句中的每个词序列给予一个词性类别的词性标注模块，以及在词序列中不同的词性类别进行定位并识别的命名实体识别模块；所述分词处理模块的输入端与初始信息输入模块相连，所述分词处理模块的输出端与词性标注模块的输入端相连，所述词性标注模块的输出端与命名实体识别模块的输入端相连。
其中，所述解析模块包括分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构的句法分析模块，以及将各词语之间进行匹配的词性模板匹配模块；所述句法分析模块的输入端与预处理模块的输出端相连，所述句法分析模块的输出端与词性模板匹配模块的输入端相连，所述词性模板匹配模块的输出端与语义扩展模块的输入端相连。
本发明的有益效果是：
与现有技术相比，本发明通过采用初始信息输入模块、预处理模块、解析模块以及语义拓展模块的结合，实现面向地理信息服务领域，使得查询方式不在拘泥于用户所输入请求语句的字面本身，而是透过现象看本质，准确地扑捉到用户所输入语句后面的真正意图，并以此来进行搜索，从而更准确的向用户返回最符合其需求的搜索结果，可以完成普通的人机交互查询存在的不同，人们可以利用类自然语言实现更加便利、更加智能的搜索，并为语音交互提供重要的技术支持。
附图说明
图1为本发明时空全要素语义查询服务系统及其使用方法的系统框架图；
图2为本发明时空全要素语义查询服务系统及其使用方法的方法图。
主要元件符号说明如下：
10、初始信息输入模块 11、分词处理模块
12、词性标注模块 13、命名实体识别模块
14、句法分析模块 15、语义拓展模块
16、词性模板匹配模块 17、语义数据库。
具体实施方式
为了更清楚地表述本发明，下面结合附图对本发明作进一步地描述。
参阅图1，本发明步骤一：建立语义数据库17，具体包括分词词典库、 词性标注库、词性模板库、语料库、领域本体库、同义词库；
步骤二：输入需要查询的信息，具体输入信息为输入自然语言查询语句；步骤三：对输入的信息进行预处理，依次对输入信息进行分词处理、词性标注以及命名实体识别过程；
步骤四：对预处理结果进行依存句法分析、词性模板匹配以及语义扩展匹配，解析出查询对象。
步骤五：将解析出的查询对象进行全要素的语义扩展查询。
与现有技术相比，本发明通过采用初始信息输入模块10、预处理模块、解析模块以及语义拓展模块15的结合，实现面向地理信息服务领域，使得查询方式不在拘泥于用户所输入请求语句的字面本身，而是透过现象看本质，准确地扑捉到用户所输入语句后面的真正意图，并以此来进行搜索，从而更准确的向用户返回最符合其需求的搜索结果，可以完成普通的人机交互查询存在的不同，人们可以利用类自然语言实现更加便利、更加智能的搜索，并为语音交互提供重要的技术支持。
在本实施例中，在步骤三中进行分词处理的具体过程为将输入的自然语言查询语句进行序列切分，并切分成词序列，切分依据来源于分词词典中的定义。
在本实施例中，在步骤三中进行词性标注的具体过程为将输入的自然语言查询语句中的每个词序列给予一个词性类别，其词性分类依据来源于词性标注库中的定义。
在本实施例中，在步骤三中进行命名实体识别操作的具体过程为根据语料库为词序列中的每一个词语匹配合适的命名实体标签识别出人名、地名机构名以及实体。
在本实施例中，在步骤四中句法分析以及匹配的具体过程为根据每个词语对应的依存关系，可以辅助词性模板匹配，来确定查询语句中的对象、条件和值等信息，然后根据语义扩展规则，将查询对象和查询条件进行语义扩展，确保查询语句的规范性，得到最终的查询对象
在本实施例中，在步骤五中进行语义拓展的具体过程为根据语义拓展规则，将获取的输入信息所有词性信息作为规范性的查询对象，进行全要素语义查询。
本发明一种时空全要素语义查询服务系统，包括：
语义数据库17，具体包括分词词典库、 词性标注库、词性模板库、语料库、领域本体库、同义词库；
初始信息输入模块10，进行需要查询信息的输入，具体输入信息为输入自然语言查询语句；
预处理模块：依次对输入信息进行分词处理、词性标注以及命名实体识别；
解析模块：对预处理结果进行依存语法分析、词性模板匹配以及语义扩展匹配，解析出查询对象；
语义拓展模块15：将匹配完成的语义信息进行全要素的语义扩展查询；
初始信息输入模块10的输入端与初始信息输入模块10的输出端相连，初始信息输入模块10的输出端与预处理模块的输入端相连，预处理模块的输出端与解析模块的输入端相连，解析模块的输出端与语义拓展模块15的输入端相连；初始信息输入模块10、预处理模块、解析模块以及语义拓展模块15均与语义数据库17相连。
在本实施例中，预处理模块包括将输入的自然语言查询语句切分成词序列的分词处理模块11，将输入的自然语言查询语句中的每个词序列给予一个词性类别的词性标注模块12，以及在词序列中不同的词性类别进行定位并识别的命名实体识别模块13；分词处理模块11的输入端与初始信息输入模块10相连，分词处理模块11的输出端与词性标注模块12的输入端相连，词性标注模块12的输出端与命名实体识别模块13的输入端相连。
在本实施例中，解析模块包括分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构的句法分析模块14，以及将各词语之间进行匹配的词性模板匹配模块16；所述句法分析模块14的输入端与预处理模块的输出端相连，所述句法分析模块14的输出端与词性模板匹配模块16的输入端相连，所述词性模板匹配模块16的输出端与语义扩展模块15的输入端相连。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，但是本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种时空全要素语义查询服务方法，其特征在于，包括：
步骤一：建立语义数据库，具体包括分词词典库、 词性标注库、词性模板库、语料库、领域本体库、同义词库；
步骤二：输入需要查询的信息，具体输入信息为输入自然语言查询语句；
步骤三：对输入的信息进行预处理，依次对输入信息进行分词处理、词性标注以及命名实体识别过程；
步骤四：对预处理结果进行依存句法分析、词性模板匹配以及语义扩展匹配，解析出查询对象；
步骤五：将解析出的查询对象进行全要素的语义扩展查询。
2.根据权利要求1所述的时空全要素语义查询服务方法，其特征在于，在步骤三中进行分词处理的具体过程为将输入的自然语言查询语句进行序列切分，并切分成词序列，切分依据来源于本地数据库中的分词词典。
3.根据权利要求2所述的时空全要素语义查询服务方法，其特征在于，在步骤三中进行词性标注的具体过程为将输入的自然语言查询语句中的每个词序列给予一个词性类别，其词性分类依据来源于词性标注库中的定义。
4.根据权利要求3所述的时空全要素语义查询服务方法，其特征在于，在步骤三中进行命名实体识别操作的具体过程为根据语料库为词序列中的每一个词语匹配合适的命名实体标签识别出人名、地名机构名以及实体。
5.根据权利要求1所述的时空全要素语义查询服务方法，其特征在于，在步骤四中句法分析以及匹配的具体过程为根据每个词语对应的依存关系，可以辅助词性模板匹配，来确定查询语句中的对象、条件和值等信息，然后根据语义扩展规则，将查询对象和查询条件进行语义扩展，确保查询语句的规范性，得到最终的查询对象。
6.根据权利要求1所述的时空全要素语义查询服务方法，其特征在于，在步骤五中进行语义拓展的具体过程为根据语义拓展规则，将获取的输入信息所有词性信息作为规范性的查询对象，进行全要素语义查询。
7.一种时空全要素语义查询服务系统，其特征在于，包括：
语义数据库，具体包括分词词典库、词性标注库、词性模板库、语料库、领域本体库、同义词库；
初始信息输入模块，进行需要查询信息的输入，具体输入信息为输入自然语言查询语句；
预处理模块：依次对输入信息进行分词处理、词性标注以及命名实体识别；
解析模块：对预处理结果进行依存语法分析、词性模板匹配以及语义扩展匹配，解析出查询对象；
语义拓展模块：将匹配完成的语义信息进行全要素的语义扩展查询；
所述初始信息输入模块的输入端与初始信息输入模块的输出端相连，所述初始信息输入模块的输出端与预处理模块的输入端相连，所述预处理模块的输出端与解析模块的输入端相连，所述解析模块的输出端与语义拓展模块的输入端相连；所述初始信息输入模块、预处理模块、解析模块以及语义拓展模块均与语义数据库相连。
8.根据权利要求7所述的时空全要素语义查询服务系统，其特征在于，所述预处理模块包括将输入的自然语言查询语句切分成词序列的分词处理模块，将输入的自然语言查询语句中的每个词序列给予一个词性类别的词性标注模块，以及在词序列中不同的词性类别进行定位并识别的命名实体识别模块；所述分词处理模块的输入端与初始信息输入模块相连，所述分词处理模块的输出端与词性标注模块的输入端相连，所述词性标注模块的输出端与命名实体识别模块的输入端相连。
9.根据权利要求8所述的时空全要素语义查询服务系统，其特征在于，所述解析模块包括分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构的句法分析模块，以及将各词语之间进行匹配的词性模板匹配模块；所述句法分析模块的输入端与预处理模块的输出端相连，所述句法分析模块的输出端与词性模板匹配模块的输入端相连，所述词性模板匹配模块的输出端与语义扩展模块的输入端相连。
CN201710786421.5A 2017-09-04 2017-09-04 时空全要素语义查询服务系统及其方法 Pending CN107491556A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710786421.5A CN107491556A (zh) 2017-09-04 2017-09-04 时空全要素语义查询服务系统及其方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710786421.5A CN107491556A (zh) 2017-09-04 2017-09-04 时空全要素语义查询服务系统及其方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN107491556A true CN107491556A (zh) 2017-12-19

Family

ID=60651570

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710786421.5A Pending CN107491556A (zh) 2017-09-04 2017-09-04 时空全要素语义查询服务系统及其方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107491556A (zh)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108228701A (zh) * 2017-10-23 2018-06-29 武汉大学 一种实现汉语近自然语言查询接口的系统
CN108304466A (zh) * 2017-12-27 2018-07-20 中国银联股份有限公司 一种用户意图识别方法以及用户意图识别系统
CN108932218A (zh) * 2018-06-29 2018-12-04 北京百度网讯科技有限公司 一种实例扩展方法、装置、设备和介质
CN109299129A (zh) * 2018-09-05 2019-02-01 深圳壹账通智能科技有限公司 自然语言的数据查询方法、装置、计算机设备及存储介质
CN109376219A (zh) * 2018-10-31 2019-02-22 北京锐安科技有限公司 文本属性字段的匹配方法、装置、电子设备及存储介质
CN109388700A (zh) * 2018-10-26 2019-02-26 广东小天才科技有限公司 一种意图识别方法及系统
CN111143661A (zh) * 2019-12-18 2020-05-12 深圳易伙科技有限责任公司 一种面向对象的语义检索方法和装置
CN112559550A (zh) * 2020-10-30 2021-03-26 北京智源人工智能研究院 基于语义规则和多维模型的多数据源nl2sql系统
CN112579731A (zh) * 2019-09-30 2021-03-30 北京国双科技有限公司 数据处理方法及装置
WO2023138378A1 (zh) * 2022-01-19 2023-07-27 支付宝(杭州)信息技术有限公司 查询请求的处理方法及装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101510221A (zh) * 2009-02-17 2009-08-19 北京大学 一种用于信息检索的查询语句分析方法与系统
CN103020311A (zh) * 2013-01-08 2013-04-03 深圳市宜搜科技发展有限公司 一种用户检索词的处理方法及系统
CN104268160A (zh) * 2014-09-05 2015-01-07 北京理工大学 一种基于领域词典和语义角色的评价对象抽取方法
CN104281645A (zh) * 2014-08-27 2015-01-14 北京理工大学 一种基于词汇语义和句法依存的情感关键句识别方法
CN106705974A (zh) * 2016-12-30 2017-05-24 华北电力大学（保定） 一种非受限路径自然语言的语义角色标注及语义提取方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101510221A (zh) * 2009-02-17 2009-08-19 北京大学 一种用于信息检索的查询语句分析方法与系统
CN103020311A (zh) * 2013-01-08 2013-04-03 深圳市宜搜科技发展有限公司 一种用户检索词的处理方法及系统
CN104281645A (zh) * 2014-08-27 2015-01-14 北京理工大学 一种基于词汇语义和句法依存的情感关键句识别方法
CN104268160A (zh) * 2014-09-05 2015-01-07 北京理工大学 一种基于领域词典和语义角色的评价对象抽取方法
CN106705974A (zh) * 2016-12-30 2017-05-24 华北电力大学（保定） 一种非受限路径自然语言的语义角色标注及语义提取方法

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108228701A (zh) * 2017-10-23 2018-06-29 武汉大学 一种实现汉语近自然语言查询接口的系统
CN108304466A (zh) * 2017-12-27 2018-07-20 中国银联股份有限公司 一种用户意图识别方法以及用户意图识别系统
CN108304466B (zh) * 2017-12-27 2022-01-11 中国银联股份有限公司 一种用户意图识别方法以及用户意图识别系统
CN108932218A (zh) * 2018-06-29 2018-12-04 北京百度网讯科技有限公司 一种实例扩展方法、装置、设备和介质
CN109299129A (zh) * 2018-09-05 2019-02-01 深圳壹账通智能科技有限公司 自然语言的数据查询方法、装置、计算机设备及存储介质
CN109388700A (zh) * 2018-10-26 2019-02-26 广东小天才科技有限公司 一种意图识别方法及系统
CN109376219A (zh) * 2018-10-31 2019-02-22 北京锐安科技有限公司 文本属性字段的匹配方法、装置、电子设备及存储介质
CN112579731A (zh) * 2019-09-30 2021-03-30 北京国双科技有限公司 数据处理方法及装置
CN111143661A (zh) * 2019-12-18 2020-05-12 深圳易伙科技有限责任公司 一种面向对象的语义检索方法和装置
CN112559550A (zh) * 2020-10-30 2021-03-26 北京智源人工智能研究院 基于语义规则和多维模型的多数据源nl2sql系统
WO2023138378A1 (zh) * 2022-01-19 2023-07-27 支付宝(杭州)信息技术有限公司 查询请求的处理方法及装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107491556A (zh) 时空全要素语义查询服务系统及其方法
US10997370B2 (en) Hybrid classifier for assigning natural language processing (NLP) inputs to domains in real-time
KR101726667B1 (ko) 어법컴파일방법, 어의해석방법, 디바이스, 컴퓨터 저장매체 및 장치
CN104933027B (zh) 一种利用依存分析的开放式中文实体关系抽取方法
US9448995B2 (en) Method and device for performing natural language searches
WO2017177901A1 (zh) 一种语义匹配方法及智能设备
US10585924B2 (en) Processing natural-language documents and queries
CN102955848B (zh) 一种基于语义的三维模型检索系统和方法
US20080052262A1 (en) Method for personalized named entity recognition
US20150286943A1 (en) Decision Making and Planning/Prediction System for Human Intention Resolution
CN110111780A (zh) 数据处理方法和服务器
WO2020233386A1 (zh) 基于aiml的智能问答方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113239163A (zh) 一种基于交通大数据的智能问答方法及系统
CN109960756A (zh) 新闻事件信息归纳方法
KR101677859B1 (ko) 지식 베이스를 이용하는 시스템 응답 생성 방법 및 이를 수행하는 장치
CN112883165B (zh) 一种基于语义理解的智能全文检索方法及系统
CN111159381B (zh) 数据搜索方法及装置
KR101095866B1 (ko) 웹 기반의 정보 저장 및 검색 방법, 이를 위한 정보 관리 시스템
CN105760462A (zh) 基于关联数据查询的人机交互方法及装置
CN109446313A (zh) 一种基于自然语言分析的排序系统及方法
CN111597349B (zh) 一种基于人工智能的轨道交通规范实体关系自动补全方法
CN113792542A (zh) 一种融合句法分析和语义角色剪枝的意图理解方法
KR101333485B1 (ko) 온라인 사전을 이용한 개체명 사전 구축 방법 및 이를 실행하는 장치
CN104199811B (zh) 短句解析模型建立方法及系统
CN113807102B (zh) 建立语义表示模型的方法、装置、设备和计算机存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20171219

RJ01 Rejection of invention patent application after publication