申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2020-10-26

公开（公告）日：2023-09-26

公开（公告）号：CN112257386B

主分类号：G06F40/106

分类号：G06F40/106;G06F40/151;G06F40/216;G06F40/253;G06F40/295;G06F40/30;G06F16/35

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.09.26#授权;2021.02.09#实质审查的生效;2021.01.22#公开

摘要：本发明请求保护一种文景准换中场景空间信息布局生成的方法。该方法包括：构建空间关系词集和辅助空间关系词集；依靠依存语法关系和空间词集词向量相似度识别出初始文本中包含空间信息的文本集；依靠辅助空间关系词集提取每个分句的最小空间信息树；依靠依存语义分析和模式匹配抽取出空间关系构成初始场景空间关系集；匹配属性和比较可视化实体的相似度进行简单的指代消解；针对某一场景构建场景集，对其中的可视化实体名词进行统计分析；根据统计分析，分析某一场景名词特征；依据场景名词特征选取对应场景中空间关系集中的可视化实体作为锚实体；依靠对应场景集中空间关系和锚实体进行缺省空间关系推理，构造场景空间关系布局生成图。

主权项：1.一种文景转换中场景空间关系信息布局生成的方法，其特征在于，包括以下步骤：1利用汉语字典和互联网收集文景转换相关语料，构建基础空间方位词及其合成词构成的空间关系词集和与空间关系词一起构成最短方位表达式所需要辅助词构成的辅助空间关系词集；2将初始文本分句后解析依存语法关系，并计算空间词集词向量相似度，对包含空间方位关系的分句进行识别；3针对步骤2中的分句利用辅助空间关系词集的句式组合提取每个分句的最小空间信息集；4对步骤3的的最小空间信息集合进行依存语义分析后抽取空间关系构成初始场景空间关系集；5对于步骤4的集合中的实体匹配属性和比较可视化实体的相似度进行指代消解后构建若干个空间关系子图；6针对某一场景构建场景集在互联网上收集语料，预处理后对其中的可视化实体名词使用词频统计的方式获得统计指标；7根据步骤6的统计指标，构建对应场景类别的特征词词集；8依据步骤7选取对应场景中空间关系集中的可视化实体进行加权计算，选取权重大于设定值的作为步骤5中空间关系子树的锚实体；9依靠步骤7中的特征词词集和步骤8的锚实体进行全局缺省空间关系推理，构造场景空间关系布局生成图；所述步骤1利用汉语字典和互联网收集语料构建空间关系词集和辅助空间关系词集，具体包括：初始方位词集{上，下，左，右，前，后，里，外，东，西，南，北}，在语言学中，方位词表示的方位既包含空间上的，又包含时间上；表示时间上方位的方位词，包含“以上”、“以下”，不需要抽取；既能表示空间上的，又能表示时间上的方位词；根据互联网收集语料，将初始方位词利用维基中文百科训练后获取词向量进行相似度判断，扩展添加每个初始方位词的衍生词后获得空间关系词集；在文本的空间关系表述中，除了可视化实体本身外，只需要抽取出关键的介词短语P、空间方位词N、空间谓词V和概括性空间词NN就比较完整的描述文本中包含的空间关系，剔除掉无效内容，只保留有效的空间关系词汇，利用互联网收集语料，构建常用辅助空间关系词集；所述步骤2将初始文本分句后解析依存语法关系并计算空间词集词向量相似度，对包含空间方位关系的分句进行识别，具体包括：将分句文本进行依存语法解析获取它的依存语法树，识别界标、射体和方位词，利用步骤1中的空间关系词集进行余弦相似度计算后进行判断，将判断的方位词与地点、时间、无意义助词在内的干扰词区分，对是否包含空间方位关系的分句进行识别；所述步骤3，针对步骤2中的分句利用辅助空间关系词集的句式组合提取每个分句的最小空间信息集，具体包括：根据从互联网获取的语料搭配上步骤1的辅助空间关系词集得到基础模板PT，模板由一个三元组表示；PT＝W,L,DPT由W,L,D三部分构成，W是指步骤1中收集空间关系词的词集，L是指W中空间关系词搭配上步骤1中辅助空间关系词的最小构成包含空间关系的子树对应的短句的每个分词的词序，D是指W中步骤1中空间关系词集和辅助空间关系词集任意相连分词之间的句法关系类型Dep支配词，从属词。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 一种文景转换中场景空间关系信息布局生成的方法

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