【技术实现步骤摘要】
本申请涉及到自然语言处理领域，具体而言，涉及基于深度学习和知识库的自然语言歧义消解方法和系统。
技术介绍
1、在人工智能领域，自然语言处理（nlp）一直是一个活跃且充满挑战的研究领域。它旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。然而，与人类语言天然的复杂性和歧义性相伴，自然语言处理在旨在模拟人类语言理解能力的过程中，不可避免地遇到了消除歧义的问题。这一挑战具体表现在词义消歧、句法歧义解析和语义理解等多个层面。
2、现有技术主要通过两种途径来解决歧义问题：基于规则的方法和基于统计的方法。基于规则的方法依赖于手工编写的规则来解释和生成语言。例如，一个词义消歧的规则系统可能会使用一个词典定义来确定一个词在给定上下文中的正确含义。这些系统的优势在于其透明度和可解释性，但它们通常缺乏灵活性，并且在面对语言的复杂性和变化时，难以扩展。随着机器学习的兴起，尤其是统计学习方法的应用，自然语言处理开始利用从大量文本数据中学习到的模式来解决歧义问题。这些方法包括决策树、隐马尔可夫模型（hmm）、条件随机场（crf）等，它们通过统计推断来预测词义或句法结构。
3、近年来，深度学习技术的快速发展为自然语言处理带来了一系列革命性的变化。神经网络，尤其是卷积神经网络（cnn）和循环神经网络（rnn），因其在特征学习方面的能力，已经在句法分析和情感分析等诸多nlp任务中展现出卓越的效果。更进一步，transformer模型及其变体，如bert和gpt系列，通过利用自注意力机制，成功地捕捉了深层次的上下文信息，极大地提高了机器对自然语言
4、专利技术人发现：尽管现有的深度学习技术取得了显著的成就，但在消除歧义方面仍存在不足。例如，再泛化方面的能力有限。许多基于统计的模型依赖于大量的标注数据，这些数据可能无法涵盖所有歧义情况，导致模型在未见过的上下文中泛化能力不足。其次缺乏外部知识。传统深度学习方法主要依赖于从数据中学到的模式，而忽略了人类语言中丰富的外部知识，如世界知识、词典定义等，这些知识对于正确解决歧义问题至关重要。
5、鉴于现有技术的不足，改进的必要性显而易见。首先，需要开发出能够更好地泛化的模型，以处理在训练数据中未出现的歧义情况。其次，集成外部知识库可以提高模型对歧义问题的理解，使之不仅依赖于数据驱动的学习。此外，为了解决计算资源密集的问题，可以探索更加高效的模型架构和训练策略。最后，提高模型的可解释性将使它们在实际应用中更加可靠。
6、综上所述，虽然当前的深度学习技术在自然语言处理中取得了显著进展，但在歧义消除方面仍有大量的工作要做。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了基于深度学习和知识库的自然语言歧义消解方法和系统，以至少解决相关技术中没有很好方案能够进行自然语言歧义消除的问题。
2、根据本申请的一个方面，提供了一种基于深度学习和知识库的自然语言歧义消解方法，包括：将输入的语言文本句子送入一个预训练的第一神经网络模型中，其中，所述神经网络模型用于为所述语言文本句子中的每个词汇生成上下文词的嵌入向量；通过第二神经网络模型处理所述嵌入向量，得到所述语言文本句子中的不同词汇之间的依赖关系；使用知识库对所述不同词汇之间的依赖关系进行处理，以判断所述语言文本句子中的每个词汇的合理解释，其中，所述知识库包含了以下至少之一：词汇的定义、同义词、用法示例；根据所述嵌入向量、所述词汇之间的依赖关系和所述知识库中的语义信息，对所述语言文本句子的歧义进行消除。
3、进一步地，将输入的语言文本句子送入一个预训练的第一神经网络模型中包括：将输入的语言文本句子送入一个预训练的第一神经网络模型中包括：在将所述语言文本句子进行预处理之后，将进行所述预处理之后的语言文本句子送入到预训练的所述第一神经网络模型；其中，所述预处理包括以下至少之一：分词、特殊标记添加、位置处理、批处理与掩码。
4、进一步地，对所述语言文本句子进行分词包括：将所述语言文本句子输入到第三神经网络模型，其中，所述第三神经网络模型用于将所述语言文本句子拆分成不同的词汇；在将所述语言文本句子拆分成多个词汇之后，对所述多个词汇中的生僻词汇或者未知词汇进行标记。
5、进一步地，对所述语言文本句子进行位置处理包括：对所述语言文本句子拆分得到的每个词汇均标记出每个词汇在所述语言文本句子中的位置；和/或，对所述语言文本句子进行特殊标记添加包括：对所述语言文本句子中的每个句子添加开始标记和结束标记，其中，所述开始标记和结束标记用于标记中每个句子。
6、进一步地，对所述语言文本句子进行批处理与掩码包括：使用预定标记将所有的句子填充到相同的长度，使用第二预定标记替换句子中的部分词汇，其中，所述第二预定标记在与训练的过程中会被掩码替换。
7、根据本申请的另一个方面，还提供了一种基于深度学习和知识库的自然语言歧义消解系统，包括：输入模块，用于将输入的语言文本句子送入一个预训练的第一神经网络模型中，其中，所述神经网络模型用于为所述语言文本句子中的每个词汇生成上下文词的嵌入向量；处理模块，用于通过第二神经网络模型处理所述嵌入向量，得到所述语言文本句子中的不同词汇之间的依赖关系；判断模块，用于使用知识库对所述不同词汇之间的依赖关系进行处理，以判断所述语言文本句子中的每个词汇的合理解释，其中，所述知识库包含了以下至少之一：词汇的定义、同义词、用法示例；消除模块，用于根据所述嵌入向量、所述词汇之间的依赖关系和所述知识库中的语义信息，对所述语言文本句子的歧义进行消除。
8、进一步地，所述输入模块用于：在将所述语言文本句子进行预处理之后，将进行所述预处理之后的语言文本句子送入到预训练的所述第一神经网络模型；其中，所述预处理包括以下至少之一：分词、特殊标记添加、位置处理、批处理与掩码。
9、进一步地，所述输入模块用于：将所述语言文本句子输入到第三神经网络模型，其中，所述第三神经网络模型用于将所述语言文本句子拆分成不同的词汇；在将所述语言文本句子拆分成多个词汇之后，对所述多个词汇中的生僻词汇或者未知词汇进行标记。
10、进一步地，所述输入模块用于：对所述语言文本句子拆分得到的每个词汇均标记出每个词汇在所述语言文本句子中的位置；和/或，对所述语言文本句子中的每个句子添加开始标记和结束标记，其中，所述开始标记和结束标记用于标记中每个句子。
11、进一步地，所述输入模块用于：使用预定标记将所有的句子填充到相同的长度，使用第二预定标记替换句子中的部分词汇，其中，所述第二预定标记在与训练的过程中会被掩码替换。
12、在本申请实施例中，采用了将输入的语言文本句子送入一个预训练的第一神经网络模型中，其中，所述神经网络模型用于为所述语言文本句子中的每个词汇生成上下文词的嵌入向量；通过第二神经网络模型处理所述嵌入向量，得到所述语言文本句子中的不同词汇之间的依赖关系；使用知识库对所述不同词汇之间的依赖关系进行处理，以判断所述语言文本句子中的每个词汇的合本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习和知识库的自然语言歧义消解方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将输入的语言文本句子送入一个预训练的第一神经网络模型中包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述语言文本句子进行分词包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述语言文本句子进行批处理与掩码包括：
6.一种基于深度学习和知识库的自然语言歧义消解系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述输入模块用于：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述输入模块用于：
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述输入模块用于：
10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述输入模块用于：
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习和知识库的自然语言歧义消解方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将输入的语言文本句子送入一个预训练的第一神经网络模型中包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述语言文本句子进行分词包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述语言文本句子...
【专利技术属性】
技术研发人员：王妃婵，左建云，聂铭杰，
申请(专利权)人：杭州智芯科微电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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