【技术实现步骤摘要】
一种语义处理方法
本专利技术涉及自然语义领域，特别是一种语义处理方法。
技术介绍
在人工智能技术中，自然语义的理解和处理是重要部分。随着人工智能技术的发展，语义处理在消费电子产品上的应用越来越广泛。现在市面上有许多具备语义处理功能的产品，例如微软小冰。这些产品可通过理解用户的语义信息，进行对应的反馈。现有的具备语义处理功能的产品只针对前一条信息进行反馈。当信息出现误差或歧义等特殊状况时，若产品无法正确地意识到该状况，则会依据错误的信息判断结果进行错误反馈。常见的解决方法是通过上下文理解优化结果。然而，在处理上下文时，现有技术通常用加权平均特征向量等方法来实现频率特征处理，而这仍会导致媒体中大量的前后时序特征、持续特征的遗漏。
技术实现思路
本专利技术提出一种语义处理方法，用于解决语义处理过程中会被错误信息判断结果干扰的问题。本专利技术技术方案如下：媒体输入；对媒体进行分析处理,所述分析处理包括对时序特征、持续特征、频率特征、环境特征等各类特征进行语句转换意概率化处理，所述处理对象包括但不限于字与词，词与字，字与字，词与词，词与句，句与词，句与句，段落与段落，语句与段落...
【技术保护点】
1.本专利技术公开一种语义处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取媒体；对媒体进行特征分析处理，所述特征分析处理包括但不限于累计处理、时序处理、混合语义处理，所述累计处理用于对持续特征、频率特征进行分析处理，所述时序处理用于处理有时间先后、时间段跨越的信息,以保证前后文的语义连贯性，所述混合语义处理用于将输入的不同维度的媒体信息、之前已经接收的信息、已经处理过的信息等进行混合计算得出分析结果；其中，所述特征分析处理的对象包括但不限于字与词，词与字，字与字，词与词，词与句，句与词，句与句，段落与段落，语句与段落，段落与语句之间的特征；依据分析处理结果进行反馈。
【技术特征摘要】
1.本发明公开一种语义处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取媒体；对媒体进行特征分析处理，所述特征分析处理包括但不限于累计处理、时序处理、混合语义处理，所述累计处理用于对持续特征、频率特征进行分析处理，所述时序处理用于处理有时间先后、时间段跨越的信息,以保证前后文的语义连贯性，所述混合语义处理用于将输入的不同维度的媒体信息、之前已经接收的信息、已经处理过的信息等进行混合计算得出分析结果；其中，所述特征分析处理的对象包括但不限于字与词，词与字，字与字，词与词，词与句，句与词，句与句，段落与段落，语句与段落，段落与语句之间的特征；依据分析处理结果进行反馈。2.根据权利要求1所述的方法，所述获取媒体包括但不限于：主动或被动地对媒体进行获取，其特征在于媒体所含信息在本方法中的输入。3.根据权利要求1所述的方法，所述对媒体进行分析处理，其内容还包括：对媒体进行切割，其切割长度类型包括但不限于：相等、相近或不同；其特征在于：每段媒体片段包含完整的信息。4.根据权利要求1所述的方法，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：李湛清，
申请(专利权)人：中电协通科技张家口有限公司，
类型：发明
国别省市：河北,13
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