一种词语推荐方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种词语推荐方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法，包括：对输入内容进行分词识别，得到至少一个目标词语，提取目标词语的本义、衍生义、引申义、比喻义、词性以及情感，形成目标词语向量；通过词语匹配模型从公文词库中匹配与目标词语向量符合相似度条件的候选词语向量，并基于目标词语向量和候选词语向量的相似度，以及候选词语向量对应的候选词语在公文词库中的频次，确定候选词语向量与目标词语向量的匹配程度；基于匹配程度在候选词语向量对应的候选词语中筛选词语，并将筛选出的词语进行推荐，可以提高词语在公文写作应用场景的适配程度，为公文写作高效提供精准词语推荐。供精准词语推荐。供精准词语推荐。

【技术实现步骤摘要】
一种词语推荐方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种词语推荐方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]政府机关、事业单位、大型企业的政策文件、规章制度、调研报告、会议纪要、工作方案、意见等文稿写作往往有特定的公文用语，如开端语、称谓语、经办语、引叙语、期请语、表态语、征询期复语、综合过渡语、结尾用语、专业术语以及固定形式的介词结构等。公文用语一般采用比较庄重的书面语言，是具有特定作用、位置较为固定的常用事务性词汇；用户在从事公文写作时需要耗费大量的时间精力进行斟酌用词，避免以免引起歧义或影响表达效果。
[0003]相关技术中，存在词语推荐的方法，但是相关技术中方法与公文写作的推荐用词存在较大的差异，词语推荐的准确性不佳。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种词语推荐方法、装置、设备及存储介质，可以提高词语在公文写作应用场景的适配程度，为公文写作高效提供精准词语推荐。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种词语推荐方法，包括：
[0006]对输入内容进行分词识别，得到至少一个目标词语，提取所述目标词语的本义、衍生义、引申义、比喻义、词性以及情感，形成目标词语向量；
[0007]从公文词库中匹配与所述目标词语向量符合相似度条件的候选词语向量；
[0008]基于所述目标词语向量和所述候选词语向量的相似度，以及所述候选词语向量对应的候选词语在所述公文词库中的频次，确定所述候选词语向量与所述目标词语向量的匹配程度；
[0009]基于所述匹配程度在所述候选词语向量对应的候选词语中筛选词语，并将筛选出的词语进行推荐。
[0010]第二方面，本专利技术实施例提供了一种词语推荐装置，包括：
[0011]识别与提取模块，用于对输入内容进行分词识别，得到至少一个目标词语，提取所述目标词语的本义、衍生义、引申义、比喻义、词性以及情感，形成目标词语向量；
[0012]匹配模块，用于从公文词库中匹配与所述目标词语向量符合相似度条件的候选词语向量；
[0013]确定模块，用于基于所述目标词语向量和所述候选词语向量的相似度，以及所述候选词语向量对应的候选词语在所述公文词库中的频次，确定所述候选词语向量与所述目标词语向量的匹配程度；
[0014]筛选与推荐模块，用于基于所述匹配程度在所述候选词语向量对应的候选词语中筛选词语，并将筛选出的词语进行推荐。
[0015]第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0016]至少一个处理器；以及
[0017]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0018]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术实施例提供的方法。
[0019]第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时本专利技术实施例提供的方法。
[0020]本专利技术实施例的技术方案，通过对输入内容进行分词识别，得到至少一个目标词语，提取目标词语的本义、衍生义、引申义、比喻义、词性以及情感，形成目标词语向量，从公文词库中匹配与目标词语向量符合相似度条件的候选词语向量；基于目标词语向量和候选词语向量的相似度，以及候选词语向量对应的候选词语在公文词库中出现的频次，确定候选词语向量与目标词语向量的匹配程度；基于匹配程度在候选词语向量对应的候选词语中筛选词语，并将筛选出的词语进行推荐，可以提高词语在公文写作应用场景的适配程度，为公文写作高效提供精准词语推荐。
[0021]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0023]图1a是本专利技术实施例提供了一种词语推荐方法的流程图；
[0024]图1b是TF计算结果示意图；
[0025]图1c是推荐结果的展示示意图；
[0026]图1d是推荐结果的展示示意图；
[0027]图2a是本专利技术实施例提供的一种词语推荐方法流程图；
[0028]图2b是词性标注示意图；
[0029]图2c是词语推荐方法流程图；
[0030]图3a是本专利技术实施例提供的一种词语推荐装置结构框图；
[0031]图3b是本专利技术实施例提供的一种词语推荐装置结构框图；
[0032]图4是一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
[0033]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范
围。
[0034]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0035]图1a是本专利技术实施例提供了一种词语推荐方法的流程图，本实施例可适用于公文写作场景下的词语推荐，该方法可以由词语推荐装置来执行，该装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该装置可配置于电子设备中。如图1a所示，该方法包括：
[0036]S110：对输入内容进行分词识别，得到至少一个目标词语，提取所述目标词语的本义、衍生义、引申义、比喻义、词性以及情感，形成目标词语向量。
[0037]在本专利技术实施例中，用户在可以输入栏中输入内容，可以通过分词工具对输入内容进行分词识别，得到至少一个目标词语。其中输入内容可以是句子、短语或者词语等。可选的，可以通过自然语言特征标记工具，标记目标词语的参数，包括词语的本义、衍生义、引申义、比喻义、词性以及情感。可选的，可以使用词袋模型提取目标词语的本义、衍生义、引申义、比喻义、词性、情感进行特征向量化，形成目标词语向量。
[0038]S120：通过词语匹配模型从公文词库中匹配与本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种词语推荐方法，其特征在于，包括：对输入内容进行分词识别，得到至少一个目标词语，提取所述目标词语的本义、衍生义、引申义、比喻义、词性以及情感，形成目标词语向量；通过词语匹配模型从公文词库中匹配与所述目标词语向量符合相似度条件的候选词语向量，并基于所述目标词语向量和所述候选词语向量的相似度，以及所述候选词语向量对应的候选词语在所述公文词库中出现的频次，确定所述候选词语向量与所述目标词语向量的匹配程度；基于所述匹配程度在所述候选词语向量对应的候选词语中筛选词语，并将筛选出的词语进行推荐。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标词语向量和所述候选词语向量的相似度，以及所述候选词语向量对应的候选词语在所述公文词库中出现的频次，确定所述候选词语向量与所述目标词语向量的匹配程度，包括：基于所述目标词语向量和所述候选词语向量的相似度，与所述候选词语向量对应候选词语在所述公文词库中的出现频次的乘积，确定所述候选词语向量与所述目标词语向量的匹配程度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述目标词语向量和所述候选词语向量的相似度，与所述候选词语向量对应候选词语在所述公文词库中的出现频次的乘积，确定所述候选词语向量与所述目标词语向量的匹配程度，包括：基于如下公式确定所述候选词语向量与所述目标词语向量的匹配程度：其中，λ为常数参数因子，n
i
表示候选词语i在公文词库出现的频次，n为公文词库总样本；X
i
是候选词语i的候选词语向量；Q
j
为目标词语j的目标词语向量；P(X
i
)为候选词语向量与目标词语向量的匹配程度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从公文词库中匹配与所述目标词语向量符合相似度条件的候选词语向量，包括：通过词语匹配模型的相似算法模块从所述公文词库中匹配与所述目标词语向量符合相似度条件的候选词语向量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏俊杰，李海，许志海，陈开杰，杨帆，王彬，张琳，王凯琳，梁建瑜，徐长飞，贺晓柏，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：