基于语义分析和深度学习的智能写作辅助系统技术方案

本发明专利技术公开了基于语义分析和深度学习的智能写作辅助系统，用于解决现有技术对于内容级别的研究甚少，没有对写作的内容进行主题方面的提示和推荐，不能有效地解决用户缺乏写作素材或灵感的问题；包括信息获取模块、词搭配模块、例句实时提示模块、相关内容推荐模块、相似度计算模块以及主题词抽取模块；所述信息获取模块用于获取供词搭配模块、例句实时提示模块、相关内容推荐模块、相似度计算模块以及主题词抽取模块使用的网络信息，并将获取的网络信息发送至词搭配模块、例句实时提示模块、相关内容推荐模块、相似度计算模块以及主题词抽取模块。

【技术实现步骤摘要】
基于语义分析和深度学习的智能写作辅助系统
本专利技术涉及一种智能写作辅助系统，具体为基于语义分析和深度学习的智能写作辅助系统，属于智能写作辅助系统

技术介绍
在语言的学习过程中，写作常常扮演着重要的角色。写作者的写作水平可以凸显其掌握语言的熟练程度，要想写出高质量的文章，必须拥有大量的阅读经历及知识储备。然而，对大多数以非英语为母语的学生来说，由于英语阅读经历和知识储备的缺乏，写出高质量的英语文章绝非是一件容易的事。然而，大多数系统都将重点放在词汇、短语、语句级别，对于内容级别的研究甚少，没有对写作的内容进行主题方面的提示和推荐，不能有效地解决用户缺乏写作素材或灵感的问题。为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供基于语义分析和深度学习的智能写作辅助系统，用于解决现有技术对于内容级别的研究甚少，没有对写作的内容进行主题方面的提示和推荐，不能有效地解决用户缺乏写作素材或灵感的问题；本专利技术包括信息获取模块、词搭配模块、例句实时提示模块、相关内容推荐模块、相似度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于语义分析和深度学习的智能写作辅助系统，其特征在于，包括信息获取模块、词搭配模块、例句实时提示模块、相关内容推荐模块、相似度计算模块以及主题词抽取模块；/n所述信息获取模块用于获取供词搭配模块、例句实时提示模块、相关内容推荐模块、相似度计算模块以及主题词抽取模块使用的网络信息，并将获取的网络信息发送至词搭配模块、例句实时提示模块、相关内容推荐模块、相似度计算模块以及主题词抽取模块；/n所述词搭配模块用于计算两个词语的关联程度，具体计算过程包括以下步骤：/n步骤一：获取词语i，j在语料库中出现的频率，获取词语i，j在语料库中共同出现的频率，并将词语i，j在语料库中出现的频率以及词语i，j在...

【技术特征摘要】
1.基于语义分析和深度学习的智能写作辅助系统，其特征在于，包括信息获取模块、词搭配模块、例句实时提示模块、相关内容推荐模块、相似度计算模块以及主题词抽取模块；
所述信息获取模块用于获取供词搭配模块、例句实时提示模块、相关内容推荐模块、相似度计算模块以及主题词抽取模块使用的网络信息，并将获取的网络信息发送至词搭配模块、例句实时提示模块、相关内容推荐模块、相似度计算模块以及主题词抽取模块；
所述词搭配模块用于计算两个词语的关联程度，具体计算过程包括以下步骤：
步骤一：获取词语i，j在语料库中出现的频率，获取词语i，j在语料库中共同出现的频率，并将词语i，j在语料库中出现的频率以及词语i，j在语料库中共同出现的频率发送至词搭配模块；
步骤二：所述词搭配模块获取得到词语i，j在语料库中出现的频率以及词语i，j在语料库中共同出现的频率后，将其标记为Pi、Pj以及Pij；
步骤三：利用计算公式得到词语i，j的关联度Gij，
其中计算公式为其中α为修正系数固定值；
所述例句实时提示模块用于根据用户的当前输入，为用户提供包含词或者短语的例句；所述相关内容推荐模块用于根据用户的输入进行主题内容分析，为客户提供主题相关，内容相近的句子；
所述主题词抽取模块具体为一种统计方法，用来评估一个词对于一个文档的重要程度，具体评估方式如下：
步骤S1：通过信息获取模块获取词p在文档q中出现的次数，获取文档q中包含p的词数，并将词p在文档q中出现的次数以及文档q中包含p的词数发送至主题词抽取模块；
步骤S2：主题词抽取模块得到词p在文档q中出现的次数以及文档q中包含p的词数后将其分别标记为Np,q、Mq；
步骤S3：利用计算公式计算出词p的词频Cp,q，计算公式为其中β表示预设比例系数固定值；
步骤S4：获取语料库中文档的数量、包含词n的文档数量，并将语料库中文档的数量以及包含词n的文档数量发送至主题词抽取模块；
步骤S5：主题词抽取模块得到语料库中文档的数量以及包含词n的文档数量，将其分别标记为Z、Bn；
步骤S6：利用计算公式计算逆向文件频率I，计算公式为其中γ表示预设比例系数固定值；
步骤S7：设定重要度值D，利用计算公式计算重要度值D，计算公式为D＝θ×Cp,q×I。


2.根据权利要求1所述的基于语义分析和深度学习的智能写作辅助系统，其特征在于：所述相似度计算模块用于根据两个词语的路径以及公共同义词集进行计算得出相似度，具体的计算过程包括以下步骤：
步骤P1：通过信息获取模块获取两个词语所在同义词集中的路径长度、公共同义词集的深度，并将两个词语所在同义词集中的路径长度、公共同义词集的深度发送至相似度计算模块；
步骤P2：相似度计算模块得到两个词语所在同义词集中的路径长度、公共同义词集的深度后，将其分别标记为l、h；
步骤P3：利用计算公式计算相似度S，其中相似度S的计算公式为其中c...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈海林，张蓬，赵绪龙，
申请(专利权)人：珍岛信息技术上海股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31