【技术实现步骤摘要】
基于长文本语义一致的家具场景重建与推荐方法
[0001]本专利技术涉及场景生成的计算机应用
，具体涉及一种基于长文本语义一致的家具场景重建与推荐方法。
技术介绍
[0002]近年来，随着计算机技术的发展让人们在日常生活的各个方面变得越来越方便快捷。对于家具布局的设计，我们希望用户仅仅通过口头语言表述就能得到想要的布局。随着国内自然语言处理技术的不断发展，已经有了很多成熟的中文处理工具，但是由于中文语言的复杂性以及应用场景的多样性，对于某一特定情境下的中文文本提取方法还不够成熟。自然语言处理在国内外迅速发展，在英文文本生成场景方面已经有较为成熟的系统，但在中文文本的应用特别是在家具场景方面的研究相对匮乏。
[0003]对于从文本到场景的研究，目前已有比较成熟的系统：PUT系统是一个基于语言的对象交互操作系统，输入被限制为由Put(X PY)形式的表达式组成的子集，其中X和Y是对象，P是空间介词；WordsEye系统可以将文本自动转换成有代表性的3D场景，让普通用户不需要学习专门的软件，不需要掌握艺术技能，甚至不需...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于长文本语义一致的家具场景重建与推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，根据文本词法及句法处理结果对家具实体进行提取；步骤2，根据文本句法关系的空间关系提取算法；步骤3，根据家居实体及其空间关系的文本数据构成语义网络并可视化；步骤4，根据家具关联关系与共现对场景中已有家具进行推荐；步骤5，提取得到实体家具、以及实体家具之间的空间关系后，对形成的语义网络生成三维场景。2.根据权利要求1所述基于长文本语义一致的家具场景重建与推荐方法，其特征在于，步骤1中，将文本中为名词且句法关系为VOB,POB,SBV,COO,ATT之一的分词视为家具实体，包括：步骤1.1，对文本进行词法分析和句法分析，得到分词、词性和句法关系；步骤1.2，遍历分词结果列表，判断分词是否添加过，若是则执行步骤1.2，否则执行步骤1.3；步骤1.3，判断分词是否为名词，若是则执行步骤1.4，否则执行步骤1.2；步骤1.4，判断分词是否属于定义过的句法关系之一，若是则执行步骤1.5，否则执行步骤1.2；步骤1.5，将分词添加至家具实体列表，若遍历结束，算法结束，否则重复步骤1.2。3.根据权利要求1所述基于长文本语义一致的家具场景重建与推荐方法，其特征在于，步骤2中，根据词性标注与依存句法关系对词性标注为nd分词视为方位词，空间关系中的界标与射体则在方位词依存树中的前驱与后继寻找得到，包括：步骤2.1，文本进行词法分析和句法分析，得到分词、词性和句法关系；步骤2.2，遍历分词结果列表，判断分词词性是否为nd，若是则添加至方位词列表，否则跳过；步骤2.3，若遍历结束，算法结束，否则重复步骤2.2；步骤2.4，遍历方位词列表，判断方位词的后继是否在家具实体列表里，若在，则分词为界标，否则跳过；若界标和射体都非空，则以界标，射体，方位词三元组的形式添加到关系列表里，算法结束；步骤2.5，遍历分词结果列表，若找到已识别射体的同位语，也将此分词加入射体列表中；步骤2.6，若界标和射体都非空，则以界标，射体，方位词三元组的形式添加到关系列表里，算法结束。4.根据权利要求1所述基于长文本语义一致的家具场景重建与推荐方法，其特征在于，步骤3中，将实体提取和空间关系提取算法对语料库进行处理并导入数据库，将所有的家具名词及其空间关系构建成语义网络，并将其可视化，其中，数据库由12张表组成，分别是1个各顶点表、1个边表、1个总数据表、1个二元共现数据表、8个不同房间的数据表，包括：步骤3.1，将边表下的所有三元组中的前两个元素添加至节点，第三个元素设为边的权值；步骤3.2，将顶点表的所有元素添加至节点。5.根据权利要求4所述基于长文本语义一致的家具场景重建与推荐方法，其特征在于，步骤4中，包括：
步骤4.1，通过文本分析获取用户添加的家具实体，将家具实体导入数据库中；步骤4.2，在数据库中获取用户添加的所有家...
【专利技术属性】
技术研发人员：武仲科，王醒策，龙舟，徐墅，王虎镇，刘旭楠，
申请(专利权)人：北京师范大学，
类型：发明
国别省市：
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