一种语句关系的立体呈现方法和系统技术方案

本申请公开了一种语句关系的立体呈现方法和系统，该方法包括：显示透明度为预定值的立体对象，其中，所述立体对象为轴对称的立体对象；在所述立体对象的表面显示多个语句；接收对所述多个语句中的预定语句的点击操作，获取被点击的所述预定语句；在所述多个语句中查找与所述预定语句语义相似度超过阈值的相似语句；使用能够显示的并且穿过所述立体对象内部的线条将所述预定语句和所述相似语句进行连接。通过本申请解决了现有技术中无法形象展示两个语句之间关联关系的问题，从而提高了语句关联性的展示效果。句关联性的展示效果。句关联性的展示效果。

【技术实现步骤摘要】
一种语句关系的立体呈现方法和系统


[0001]本申请涉及到语义处理领域，具体而言，涉及一种语句关系的立体呈现方法和系统。

技术介绍

[0002]在现有技术中，展示两个语句是否具有关联，一般使用“是”或者“否”来进行表示，或者使用一个百分比来标识相似度，这种表示方法不够形象，无法形象的展示两个语句之间的关联关系。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种语句关系的立体呈现方法和系统，以至少解决现有技术中无法形象展示两个语句之间关联关系的问题。
[0004]根据本申请的一个方面，提供了一种语句关系的立体呈现方法，包括：显示透明度为预定值的立体对象，其中，所述立体对象为轴对称的立体对象； 在所述立体对象的表面显示多个语句；接收对所述多个语句中的预定语句的点击操作，获取被点击的所述预定语句；在所述多个语句中查找与所述预定语句语义相似度超过阈值的相似语句；使用能够显示的并且穿过所述立体对象内部的线条将所述预定语句和所述相似语句进行连接。
[0005]进一步地，所述立体对象为球，所述透明度的预定值为50%。
[0006]进一步地，在所述多个语句中查找与所述预定语句语义相似度超过阈值的相似语句包括：将所述预定语句和所述多个语句中除所述预定语句之外的其他语句中的每个语句均组成一个语句对；将所述语句对输入到机器学习模型中，其中，所述机器学习模型用于判断两个语句的相似度；获取所述机器学习模型输出的每个语句对之间的相似度；获取相似度超过所述阈值的语句对，并将所述语句对中的除所述预定语句之外的另一个语句作为所述预定语句的相似语句。
[0007]进一步地，所述机器学习模型为预先使用多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括一对语句和一个人工标注的标签，该标签用于标识该语句对中的两个语句的相似度。
[0008]进一步地，在所述立体对象的表面显示多个语句为预先配置的。
[0009]根据本申请的另一个方面，还提供了一种语句关系的立体呈现系统，包括：第一显示模块，用于显示透明度为预定值的立体对象，其中，所述立体对象为轴对称的立体对象； 第二显示模块，用于在所述立体对象的表面显示多个语句；获取模块，用于接收对所述多个语句中的预定语句的点击操作，获取被点击的所述预定语句；查找模块，用于在所述多个语句中查找与所述预定语句语义相似度超过阈值的相似语句；连接模块，用于使用能够显示的并且穿过所述立体对象内部的线条将所述预定语句和所述相似语句进行连接。
[0010]进一步地，所述立体对象为球，所述透明度的预定值为50%。
[0011]进一步地，所述查找模块用于：将所述预定语句和所述多个语句中除所述预定语
句之外的其他语句中的每个语句均组成一个语句对；将所述语句对输入到机器学习模型中，其中，所述机器学习模型用于判断两个语句的相似度；获取所述机器学习模型输出的每个语句对之间的相似度；获取相似度超过所述阈值的语句对，并将所述语句对中的除所述预定语句之外的另一个语句作为所述预定语句的相似语句。
[0012]进一步地，所述机器学习模型为预先使用多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括一对语句和一个人工标注的标签，该标签用于标识该语句对中的两个语句的相似度。
[0013]进一步地，在所述立体对象的表面显示多个语句为预先配置的。
[0014]在本申请实施例中，采用了显示透明度为预定值的立体对象，其中，所述立体对象为轴对称的立体对象； 在所述立体对象的表面显示多个语句；接收对所述多个语句中的预定语句的点击操作，获取被点击的所述预定语句；在所述多个语句中查找与所述预定语句语义相似度超过阈值的相似语句；使用能够显示的并且穿过所述立体对象内部的线条将所述预定语句和所述相似语句进行连接。通过本申请解决了现有技术中无法形象展示两个语句之间关联关系的问题，从而提高了语句关联性的展示效果。
附图说明
[0015]构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1是根据本申请实施例的语句关系的立体呈现方法的流程图。
具体实施方式
[0016]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
[0017]需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0018]在本实施例中提供了一种语句关系的立体呈现方法，图1是根据本申请实施例的语句关系的立体呈现方法的流程图，如图1所示，该方法包括的步骤的如下所述。
[0019]步骤S102，显示透明度为预定值的立体对象，其中，所述立体对象为轴对称的立体对象； 例如，所述立体对象为球，所述透明度的预定值为50%。作为一个可以增加的实施方式，获取所述立体对象上显示的多个语句中的数量，根据所述多个语句的数量确定所述立体对象按照所述轴进行旋转的速度，其中，所述语句数量约大，则所述立体对象按照所述轴进行旋转的速度约慢。
[0020]步骤S104，在所述立体对象的表面显示多个语句。
[0021]在该步骤中，所述多个语句可以是预先配置的。
[0022]或者，作为一个可以增加的实施方式，显示的多个语句可以是自动生成，例如，从公开的网页中获取预定新闻事件，从所述预定新闻事件中提取出关键词，根据所述关键词查找另一玩野中对所述新闻事件的报道，两篇报道相同新闻事件的文章进行保存，获取所述两篇文章中包括所述关键词的语句，将两篇文章中包括所述关键词的语句作为在所述立
体对象的表面显示的语句；以此方式，获取多个新闻事件对应的语句，并将所述多个新闻事件对应的语句显示在所述立体对象的表面。
[0023]步骤S106，接收对所述多个语句中的预定语句的点击操作，获取被点击的所述预定语句。
[0024]作为一个可选的实施方式，在获取被点击的所述预定语句之后，将所述预定语句进行复制得到所述预定语句的副本，将所述副本设置成透明度为90%，将所述副本显示在所述立体对象上面原来所述预定语句所在的位置，将所述预定语句显示在所述副本的上方，所述副本作为所述预定语句的阴影进行显示，增加了所述预定语句的立体显示效果。
[0025]步骤S108，在所述多个语句中查找与所述预定语句语义相似度超过阈值的相似语句。
[0026]获取相似语句的方式有很多种，例如，可选地，将所述预定语句和所述多个语句中除所述预定语句之外的其他语句中的每个语句均组成一个语句对；将所述语句对输入到机器学习模型中，其中，所述机器学习模型用于判断两个语句的相似度；获取所述机器学习模型输出的每个语句对之间的相似度；获取相似度超过所述阈值的语句对，并将所述语句对中的除所述预定语句之外的另一个语句作为所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种语句关系的立体呈现方法，其特征在于，包括：显示透明度为预定值的立体对象，其中，所述立体对象为轴对称的立体对象；在所述立体对象的表面显示多个语句；接收对所述多个语句中的预定语句的点击操作，获取被点击的所述预定语句；在所述多个语句中查找与所述预定语句语义相似度超过阈值的相似语句；使用能够显示的并且穿过所述立体对象内部的线条将所述预定语句和所述相似语句进行连接。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述立体对象为球，所述透明度的预定值为50%。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述多个语句中查找与所述预定语句语义相似度超过阈值的相似语句包括：将所述预定语句和所述多个语句中除所述预定语句之外的其他语句中的每个语句均组成一个语句对；将所述语句对输入到机器学习模型中，其中，所述机器学习模型用于判断两个语句的相似度；获取所述机器学习模型输出的每个语句对之间的相似度；获取相似度超过所述阈值的语句对，并将所述语句对中的除所述预定语句之外的另一个语句作为所述预定语句的相似语句。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述机器学习模型为预先使用多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括一对语句和一个人工标注的标签，该标签用于标识该语句对中的两个语句的相似度。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，在所述立体对象的表面显示多个语句为预先配置的。6.一种语句关系的立体呈现系...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘鹏，张真，高中强，张堃，秦敏轩，
申请(专利权)人：南京云创大数据科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：