本發(fā)明屬于文本要素提取，具體為一種基于自然語(yǔ)言處理的文本要素提取方法。

背景技術(shù)：

1、文本要素提取指的是從給定的文本中抽取出具有特定信息或特征的重要部分或元素，這些文本要素可以是詞語(yǔ)、短語(yǔ)、句子或段落，它們代表了文本中的關(guān)鍵信息或者具有特定意義的部分，文本要素提取的目標(biāo)是從文本中篩選出最相關(guān)和最具信息量的部分，以便進(jìn)行進(jìn)一步的分析、匯總或應(yīng)用，文本要素提取在自然語(yǔ)言處理、信息檢索、摘要生成、情報(bào)分析等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，通過有效地提取文本要素，可以幫助用戶快速獲取和理解大量文本信息中的關(guān)鍵內(nèi)容，從而支持更高效的決策和信息處理過程。

2、現(xiàn)有文本要素提取的方法過于流程化，綜合性不強(qiáng)，不能將所有的特點(diǎn)進(jìn)行綜合處理，從而導(dǎo)致提取效率不高，且提取時(shí)間長(zhǎng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于自然語(yǔ)言處理的文本要素提取方法，以解決以上技術(shù)問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于自然語(yǔ)言處理的文本要素提取方法，要素提取方法包括：

3、s1：對(duì)原始文本進(jìn)行預(yù)處理；

4、s2：基于預(yù)處理后的文本，使用詞性標(biāo)注工具將文本中的每個(gè)詞匯標(biāo)注為其詞性；

5、s3：進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別，識(shí)別和分類文本中的命名實(shí)體；

6、s4：使用關(guān)鍵詞提取技術(shù)從文本中識(shí)別關(guān)鍵內(nèi)容代表；

7、s5：基于句法分析，提供準(zhǔn)確的句子結(jié)構(gòu)和單詞間的關(guān)系；

8、s6：使用情感分析技術(shù)，識(shí)別文本中表達(dá)的情緒與態(tài)度；

9、s7：應(yīng)用主題建模技術(shù)識(shí)別文本中的主題；

10、s8：抽取文本中實(shí)體之間的關(guān)系；

11、s9：根據(jù)關(guān)鍵詞與句子重要性的標(biāo)準(zhǔn)，生成文本的摘要，提取出文本的關(guān)鍵信息和要素，生成概括性的內(nèi)容摘要。

12、優(yōu)選地，s1的步驟為：

13、去除文本中的特殊字符，包括標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、html標(biāo)簽與非文本符號(hào)；

14、將文本拆分成單詞的序列，去除停用詞；

15、對(duì)單詞進(jìn)行詞干化與詞形歸并，將單詞的不同形態(tài)轉(zhuǎn)換為其基本形式；

16、將文本中的所有單詞轉(zhuǎn)換為同一格式；

17、使用拼寫檢查工具與詞典來檢查單詞中的拼寫錯(cuò)誤，并對(duì)其進(jìn)行修正。

18、優(yōu)選地，s2的步驟為：

19、將需要進(jìn)行詞性標(biāo)注的文本加載到詞性標(biāo)注工具的環(huán)境中，將文本輸入到工具的接口；

20、當(dāng)詞性標(biāo)注工具不包括分詞功能，先對(duì)文本進(jìn)行分詞操作，將文本分割成單詞與詞匯的序列；

21、調(diào)用詞性標(biāo)注工具的詞性標(biāo)注函數(shù)與方法，將分詞后的每個(gè)詞匯標(biāo)注為其相應(yīng)的詞性，分析每個(gè)單詞在上下文中的語(yǔ)法角色，并分配一個(gè)詞性標(biāo)簽；

22、將詞性標(biāo)注工具返回的結(jié)果進(jìn)行處理與保存；

23、對(duì)標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行校驗(yàn)，確保詞性標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性。

24、優(yōu)選地，s3的步驟為：

25、獲取并準(zhǔn)備包含已經(jīng)標(biāo)注好的命名實(shí)體的訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

26、基于規(guī)則的方法建立ner模型；

27、使用訓(xùn)練好的ner模型根據(jù)每個(gè)詞匯的詞性對(duì)文本進(jìn)行實(shí)體識(shí)別和分類，模型輸出每個(gè)識(shí)別到的實(shí)體及其所屬的類別；

28、對(duì)ner模型輸出的結(jié)果進(jìn)行后處理，包括處理實(shí)體邊界的調(diào)整與解決實(shí)體重疊問題，以確保最終的識(shí)別結(jié)果是準(zhǔn)確且一致的；

29、使用標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估指標(biāo)精確率對(duì)ner模型的性能進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化；

30、精確率評(píng)估公式為：

31、

32、其中，tp是真正例，即模型預(yù)測(cè)為正例且實(shí)際為正例的樣本數(shù)，fp是假正例，即模型預(yù)測(cè)為正例但實(shí)際為負(fù)例的樣本數(shù)，pr是精確率；

33、將訓(xùn)練好的ner模型集成到實(shí)際應(yīng)用中。

34、優(yōu)選地，s4的步驟為：

35、對(duì)分詞后的文本進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，記錄每個(gè)詞匯在文本中出現(xiàn)的頻率；

36、使用關(guān)鍵詞權(quán)重計(jì)算的方法來衡量每個(gè)詞匯在文本集合中的重要性；

37、根據(jù)關(guān)鍵詞的權(quán)重，對(duì)詞匯進(jìn)行排序；

38、根據(jù)需求和應(yīng)用場(chǎng)景，選擇排名靠前的關(guān)鍵詞作為文本的關(guān)鍵內(nèi)容代表；

39、其中，關(guān)鍵詞的權(quán)重計(jì)算的方法包括：

40、計(jì)算關(guān)鍵詞在特定文檔中的出現(xiàn)頻率；其中，公式為：

41、

42、式中，f為關(guān)鍵詞t在文本d中出現(xiàn)的次數(shù)，n為文本d的總詞數(shù)，tf為出現(xiàn)頻率；

43、

44、式中，d是文檔集合的總文本數(shù)，|dt|是包含關(guān)鍵詞t的文本數(shù)，idf為逆文本頻率；

45、結(jié)合tf和idf計(jì)算tf-idf的權(quán)重；

46、tf-idf(t,d,d)＝tf(t,d)×idf(t,d)

47、式中，tf-idf(t,d,d)為tf-idf的權(quán)重。

48、6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于自然語(yǔ)言處理的文本要素提取方法，其特征在于，s5的步驟為：

49、創(chuàng)建詞匯圖，使用句法分析算法構(gòu)建句法樹；

50、標(biāo)注每對(duì)詞匯之間的依存關(guān)系；

51、利用句法樹確定句子的結(jié)構(gòu)，包括短語(yǔ)結(jié)構(gòu)和句法層次。

52、優(yōu)選地，s6的步驟為：

53、使用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練情感分類器，學(xué)習(xí)文本中不同詞匯和句子結(jié)構(gòu)與情感類別之間的關(guān)系；

54、對(duì)于給定的文本，使用訓(xùn)練好的情感分類器，將文本分析為積極、消極與中性的情感類別；

55、解釋情感分析的結(jié)果，理解文本中表達(dá)的情緒和態(tài)度，評(píng)估情感分析的準(zhǔn)確性和效果，通過人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證和調(diào)整模型。

56、優(yōu)選地，s7的步驟為：

57、應(yīng)用文檔中詞匯的出現(xiàn)頻率與權(quán)重，選擇主題建模算法，使用選定的主題模型對(duì)文本－詞頻矩陣進(jìn)行訓(xùn)練，再?gòu)臄?shù)據(jù)中學(xué)習(xí)主題和詞匯在主題中的權(quán)重；

58、對(duì)于新的文本數(shù)據(jù)與之前未見的文本，使用訓(xùn)練好的主題模型進(jìn)行推斷，將文本映射到主題空間，確定每個(gè)文本中主題的分布；

59、解釋主題模型的結(jié)果。

60、優(yōu)選地，s8的步驟為：

61、對(duì)文本進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別；

62、將識(shí)別出的實(shí)體與知識(shí)庫(kù)中的實(shí)體進(jìn)行鏈接，以確保每個(gè)實(shí)體都有一個(gè)唯一的標(biāo)識(shí)符，這個(gè)步驟有助于消除實(shí)體的歧義性，確保不同文本中提到的相同實(shí)體被正確關(guān)聯(lián)；

63、對(duì)文本進(jìn)行句法分析，捕捉句子中實(shí)體之間的語(yǔ)法關(guān)系；

64、使用關(guān)系抽取技術(shù)從句法分析的結(jié)果中提取實(shí)體之間的關(guān)系；

65、根據(jù)語(yǔ)法結(jié)構(gòu)與詞匯模式定義規(guī)則來抽取關(guān)系；

66、使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從文本中直接學(xué)習(xí)實(shí)體之間的關(guān)系；

67、對(duì)抽取出的關(guān)系進(jìn)行分類和驗(yàn)證；

68、將抽取出的關(guān)系存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)與知識(shí)圖譜中；

69、對(duì)關(guān)系抽取系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估。

70、優(yōu)選地，s9的步驟為：

71、對(duì)每個(gè)句子進(jìn)行重要性評(píng)分；

72、位置加權(quán)：靠近文本開頭和結(jié)尾的句子更重要；

73、句子長(zhǎng)度：較短的句子更易于理解和概括；

74、關(guān)鍵詞頻率：包含更多關(guān)鍵詞的句子更重要；

75、語(yǔ)法結(jié)構(gòu)和連接詞：具有復(fù)雜語(yǔ)法結(jié)構(gòu)與連接不同信息段落的句子更加重要；

76、文本連貫性：保留能夠保持文本連貫性和邏輯流的句子；

77、重要性評(píng)分公式為：

78、ec＝β1·x1+β2·x2+…+βn·xn

79、其中，ec是重要性評(píng)分，β1、β2...βn是文本的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，x1、x2...xn是文本的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)對(duì)應(yīng)的權(quán)重；

80、根據(jù)句子的重要性得分對(duì)句子進(jìn)行排序與篩選，選擇最相關(guān)和最具信息量的重要句子用于生成摘要；

81、根據(jù)選擇的所述重要句子，將它們連接起來形成一個(gè)連貫的文本摘要，按照其在原始文本中的順序排列；

82、對(duì)生成的摘要進(jìn)行評(píng)估；

83、將生成的文本摘要輸出為可用格式，將其應(yīng)用于相關(guān)的信息檢索、文檔歸檔與內(nèi)容摘要展示的應(yīng)用場(chǎng)景中。

84、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果如下：

85、本技術(shù)通過對(duì)文本的綜合處理，能快速計(jì)算出綜合評(píng)分最高的要素，從而使提取效率更高，節(jié)省了提取時(shí)間，帶來更好的使用前景與商業(yè)價(jià)值。