一种语义识别方法及装置制造方法
【专利摘要】本发明实施例提供了一种语义识别方法及装置，应用于人物和机构的行事风格、性格暗示以及心理特征的推断与理解，通过本发明实施例，计算机获取行为事实的文字表述所对应的文本数据；首先根据预设的近义关系对应模型和反义关系对应模型计算出行为事实的标准文字表述；再根据行为事实的标准文字表述，在预设的行为事实与性格暗示对应关系数据库中检索得到行为事实对应的性格暗示的标准文字表述。通过本发明实施例，计算机可根据行为事实的文字表述得出文字表述背后所涉及的性格暗示，并以此性格暗示判断人物和机构的性格特点或行事风格，进一步满足了人工智能和拟人化的需求。
【专利说明】一种语义识别方法及装置
【技术领域】
[0001]本发明实施例涉及模式识别领域，具体而言，涉及一种语义识别的方法和装置。
【背景技术】
[0002]语义识别是模式识别的一种，它通过对获取的客观字符文本数据作进一步地的分析挖掘，进而提取其中所包含的用户主观意图，其目的在于让计算机能够理解人类的语言，以满足人工智能的需要。现有技术中，计算机通常只能识别文字表述中的词或句子的直接含义或字面含义，在这种情况下，计算机只能单纯地照搬或者复制和该文字表述相同或相似的其他表述，而无法更近一步地理解文字表述背后所涉及的行为主体的性格、心理特征以及倾向、行为动机，难以满足人工智能和拟人化的需求。
【发明内容】
[0003]本发明实施例的目的在于提供一种语义识别的方法和装置，旨在使计算机能够通过文字表述识别、推断和理解人物和机构的行事风格、性格暗示以及心理特征，并进一步满足人工智能和拟人化的需求。
[0004]本发明实施例是这样实现的:
[0005]本发明实施例第一方面提供了一种语义识别方法，应用于人物和机构的行事风格、性格暗示以及心理特征的推断与理解，包括:
[0006]计算机获取行为事实的任意文字表述所对应的文本数据；
[0007]计算机根据预设的近义关系对应模型和反义关系对应模型计算出所述行为事实的标准文字表述；
[0008]计算机根据所述行为事实的标准文字表述，在预设的行为事实与性格暗示对应关系数据库中检索得到所述行为事实对应的性格暗示的标准文字表述。
[0009]结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能实施方式，所述行为事实与性格暗示对应关系数据库，包括行为事实与性格暗示参数对应关系数据库和性格暗示参数与文字表述对应关系数据库，所述在预设的行为事实与性格暗示对应关系数据库中检索得到所述行为事实对应的性格暗示的标准文字表述，包括:
[0010]计算机根据所述行为事实的标准文字表述，在所述行为事实与性格暗示参数对应关系数据库中检索得到所述行为事实对应的性格暗示参数；
[0011]计算机根据所述行为事实对应的性格暗示参数，在所述性格暗示参数与文字表述对应关系数据库中检索得到所述行为事实对应的性格暗示的标准文字表述。
[0012]计算机首先根据行为事实的标准文字表述，在一个预设的行为事实与性格暗示参数对应关系数据库中检索得到行为事实对应的性格暗示参数，利用该性格暗示参数再到性格暗示参数与文字表述对应关系数据库中检索得到行为事实对应的性格暗示的标准文字表述。由于两个数据库均较为庞大且内容较为独立，因此将两个数据库分开，由前一个数据库检索得到的结果作为后一个数据库的输入，有助于保证数据检索的正确性。
[0013]结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能实施方式，所述语义识别方法还包括:
[0014]计算机根据所述行为事实对应的性格暗示的标准文字表述，通过预设的近义关系对应模型和反义关系对应模型得到所述行为事实对应的性格暗示的其他文字表述。
[0015]由性格暗示的标准文字表述得到其他同义或近义的文字表述，提高了语义识别的灵活性。
[0016]结合第一方面的第一种可能方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能实施方式，所述方法还包括:当检索完所述行为事实与性格暗示参数对应关系数据库时，没有检索到所述行为事实对应的性格暗示参数，则认为检索失败，结束所述方法流程。当检索完整个数据库，仍未发现与所述行为事实对应的性格暗示参数时，则认为检索超出了预设数据库的范围，结束整个方法流程，保证了计算机在执行操作时，对每一种可能的后果都有相应的处理。
[0017]本发明实施例第二方面提供了一种语义识别装置，应用于人物和机构的行事风格、性格暗示以及心理特征的推断与理解，包括:
[0018]行为事实输入单元:用于获取行为事实的任意文字表述所对应的文本数据；
[0019]行为事实标准文字表述转换单元:用于根据预设的近义关系对应模型和反义关系对应模型计算出所述行为事实的标准文字表述；
[0020]检索单元:用于根据所述行为事实的标准文字表述，在预设的行为事实与性格暗示对应关系数据库中检索得到所述行为事实对应的性格暗示的标准文字表述。
[0021]结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能实施方式，所述行为事实与性格暗示对应关系数据库，包括行为事实与性格暗示参数对应关系数据库和性格暗示参数与文字表述对应关系数据库，所述检索单元包括:
[0022]第一检索单元:用于根据所述行为事实的标准文字表述，在所述行为事实与性格暗示参数对应关系数据库中检索得到所述行为事实对应的性格暗示参数；
[0023]第二检索单元:用于根据所述行为事实对应的性格暗示参数，在所述性格暗示参数与文字表述对应关系数据库中检索得到所述行为事实对应的性格暗示的标准文字表述。
[0024]计算机首先根据行为事实的标准文字表述，在一个预设的行为事实与性格暗示参数对应关系数据库中检索得到行为事实对应的性格暗示参数，利用该性格暗示参数再到性格暗示参数与文字表述对应关系数据库中检索得到行为事实对应的性格暗示的标准文字表述。由于两个数据库均较为庞大且内容较为独立，因此将两个数据库分开，由前一个数据库检索得到的结果作为后一个数据库的输入，有助于保证数据检索的正确性。
[0025]结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第二种可能实施方式，所述语义识别装置还包括:
[0026]文字表述转换单元:用于根据所述行为事实对应的性格暗示的标准文字表述，通过预设的近义关系对应模型和反义关系对应模型得到所述行为事实对应的性格暗示的其他文字表述。
[0027]由性格暗示的标准文字表述得到其他同义或近义的文字表述，提高了语义识别的灵活性。
[0028]结合第二方面的第一种可能方式，本发明实施例提供了第二方面的第三种可能实施方式，所述语义识别装置还包括:
[0029]判断单元:用于当检索完所述行为事实与性格暗示参数对应关系数据库时，没有检索到所述行为事实对应的性格暗示参数，则认为检索失败，结束所述方法流程。
[0030]当检索完整个数据库，仍未发现与所述行为事实对应的性格暗示参数时，则认为检索超出了预设数据库的范围，结束整个方法流程，保证了计算机在执行操作时，对每一种可能的后果都有相应的处理。
[0031]本发明实施例第三方面提供了一种应用于人工智能的语义识别装置，包括处理器、存储器、通信接口以及总线，所述处理器、通信接口和所述存储器通过所述总线进行相互通信；
[0032]所述存储器，用于存储程序；
[0033]所述处理器，用于执行所述存储器中的所述程序，执行如前所述第一方面的任一所述的方法，其中，所述处理器通过所述通信接口获取行为事实的文字表述的文本数据。
[0034]本发明实施例第四方面提供了一种执行语义识别的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令用于执行如前所述第一方面的任一所述的方法。
[0035]本发明实施例通过将人或机构的行为事实的文字表述转化成标准形式的文字表述，并根据标准形式的文字表述在预设的数据库中进行检索，得到行为事实所对应的性格暗示的标准文字表述，进而实现了对行为事实对应文字描述的语义识别。通过本发明实施例，计算机可根据行为事实的文字表述得出文字表述背后所涉及的性格暗示，并以此性格暗示判断人物和机构的性格特点或行事风格，进一步满足了人工智能和拟人化的需求。
【专利附图】
【附图说明】
[0036]为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应该看作是对范围的限定，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相关的附图。
[0037]图1示出了本发明实施例提供的一种语义识别方法的流程图；
[0038]图2示出了本发明实施例提供的另一种语义识别方法的流程图；
[0039]图3示出了本发明实施例提供的一种语义识别装置的结构图；
[0040]图4示出了本发明实施例提供的另一种语义识别装置的结构图；
[0041]图5示出了本发明实施例提供的另一种语义识别装置的结构图。
【具体实施方式】
[0042]为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0043]参阅图1，本发明实施例提供的一种语义识别方法，该方法可以包括:
[0044]SlOl:计算机获取行为事实的任意文字表述所对应的文本数据。
[0045]其中，可通过人为的方式，也可经由其他软件程序，向计算机输入有关人物或机构的行为事实的文字描述，该文字表述在计算机内以文本数据形式存储和传输。关于向计算机输入数据的操作，可参考现有技术，本发明实施例不作赘述。
[0046]S102:计算机根据预设的近义关系对应模型和反义关系对应模型计算出行为事实的标准文字表述。
[0047]其中，近义关系对应模型是指根据字典中的近义词建立的一个对应关系数据库。例如:“愉快”、“快乐”、“开心”、“高兴”是近义词，预设“愉快”为该类近义词的标准表述，当输入到计算机的文字表述是“开心”时，计算机会自动将其转换为该文字表述的标准表述形式“愉快”，根据此规则，将多组近义词汇集到一起编制成近义关系对应模型。反义关系对应模型则根据类似规则，由多组反义词汇集到一起编制而成。此外，还可以通过进行调查和统计活动，采集数据并进行数据分析、数据挖掘，了解最新的语言近义和反义关系，并根据该语言近义和反义关系建立上述近义关系对应模型和反义关系对应模型。
[0048]S103:计算机根据所述行为事实的标准文字表述，在预设的行为事实与性格暗示对应关系数据库中检索得到所述行为事实对应的性格暗示的标准文字表述。
[0049]其中，可根据包括九型人格在内的一些常用心理学原理或心理、性格测试体系编制两个包括行为事实和性格暗示对应关系模型的数据库，不同行为事实的标准文字表述与不同的性格暗示参数相对应，性格暗示参数又与性格暗示的标准文字表述相对应。性格暗示参数包括欲望特质、主要特质、生活风格以及人际关系等多项参数，计算机通过行为事实的标准文字表述与性格暗示参数模型，可以由先前计算出的行为事实的标准文字表述检索出相应的性格暗示参数。根据九型人格的理论，多个性格暗示参数可决定一种性格类型，该性格类型分为九种，9种性格的标准表述分别为:1号完美型、2号全爱型、3号成就型、4号艺术型、5号智慧型、6号忠诚型、7号活跃型、8号领袖型以及9号和平型。每种性格的性格暗示参数均有差异，并呈现出一定的规律。行为事实和性格暗示对应关系模型的建立依据是九型人格理论，根据该模型所编制的两个数据库分别是行为事实描述与性格暗示参数对应关系数据库、性格暗示参数与性格标准表述数据库。计算机先根据之前获得的行为事实标准表述，在行为事实描述与性格暗示参数对应关系数据库检索出包括欲望特质、主要特质、生活风格以及人际关系等在内的多项性格暗示参数，再根据这些性格暗示参数在性格暗示参数与性格标准表述数据库中确定具体的性格，这里所指的性格为前述的9种性格；另外，随着行为事实与性格暗示对应关系模式及相关理论的不断发展与完善，则不止涉及9种可能的性格，本发明实施例不作限定。此外，在本步骤在执行时，还可以包括:当检索完所述行为事实与性格暗示参数对应关系数据库时，没有检索到所述行为事实对应的性格暗示参数，则认为检索失败，结束整个方法流程。此外，还可以采用累计结果检索的方法，即将在第一个数据库中数次检索得到的性格暗示参数的累计结果，作为第二个数据库的输入，进行性格暗示所对应的标准表述的检索；性格暗示参数的累计值也代表着对应的性格暗示的倾向性或程度，采用累计结果的方法可以进一步提高通过语义识别性格的准确性。
[0050]本发明实施例通过将输入的人或机构的行为事实的文字表述转化成标准形式的文字表述，并根据标准形式的文字表述在预设的数据库中进行检索，得到行为事实所对应的性格暗示的标准文字表述，进而实现了对行为事实对应文字描述的语义识别。通过本发明实施例，计算机可根据行为事实的文字表述得出文字表述背后所涉及的性格暗示，并以此性格暗示判断人物和机构的性格特点或行事风格，进一步满足了人工智能和拟人化的需求。
[0051]参阅图2，本发明实施例提供的另一种语义识别方法，包括:
[0052]S201:计算机获取行为事实的任意文字表述所对应的文本数据。
[0053]其中，可通过人为的方式，也可经由其他软件程序，向计算机输入有关人物或机构的行为事实的文字描述，该文字表述在计算机内以文本数据形式存储和传输。关于向计算机输入数据的操作，可参考现有技术，本发明实施例不作赘述。
[0054]S202:计算机根据预设的近义关系对应模型和反义关系对应模型计算出行为事实的标准文字表述。
[0055]其中，近义关系对应模型是指根据字典中的近义词建立的一个对应关系数据库。例如:“愉快”、“快乐”、“开心”、“高兴”是近义词，预设“愉快”为该类近义词的标准表述，当输入到计算机的文字表述是“开心”或者“高兴”或者“快乐”时，计算机均会自动将其转换为该文字表述的标准表述形式“愉快”，根据此规则，将多组近义词汇集到一起编制成近义关系对应模型。反义关系对应模型则根据类似规则，由多组反义词汇集到一起编制而成。
[0056]S203:计算机根据所述行为事实的标准文字表述，在所述行为事实与性格暗示参数对应关系数据库中检索得到所述行为事实对应的性格暗示参数。
[0057]其中，可根据九型人格编制行为事实和性格暗示参数对应关系的数据库，不同行为事实的标准文字表述与不同的性格暗示参数相对应，性格暗示参数包括欲望特质、主要特质、生活风格以及人际关系等多项参数，计算机通过行为事实的标准文字表述与性格暗示参数模型，可以由先前计算出的行为事实的标准文字表述检索出相应的性格暗示参数。此外，在本步骤在执行时，还可以包括:当检索完所述行为事实与性格暗示参数对应关系数据库时，没有检索到所述行为事实对应的性格暗示参数，则认为检索失败，结束整个方法流程。
[0058]S204:计算机根据所述行为事实对应的性格暗示参数，在性格暗示参数与文字表述对应关系数据库中检索得到所述行为事实对应的性格暗示的标准文字表述。
[0059]其中，根据九型人格的理论，多个性格暗示参数可决定一种性格类型，该性格类型分为九种，9种性格的标准表述分别为:1号完美型、2号全爱型、3号成就型、4号艺术型、5号智慧型、6号忠诚型、7号活跃型、8号领袖型以及9号和平型。每种性格的性格暗示参数均有差异，并呈现出一定的规律。根据这一理论，编制一个性格暗示参数与性格标准表述对应关系的数据库，当使用特定的性格暗示参数在此数据库中检索时，可得到与之对应的性格表述的标准表述，这里所指的性格表述的标准表述包括:1号完美型、2号全爱型、3号成就型、4号艺术型、5号智慧型、6号忠诚型、7号活跃型、8号领袖型以及9号和平型。
[0060]S205:计算机根据所述行为事实对应的性格暗示的标准文字表述，通过预设的近义关系对应模型和反义关系对应模型得到所述行为事实对应的性格暗示的其他文字表述。
[0061]其中，近义关系对应模型是指根据字典中的近义词建立的一个对应关系数据库。例如:“愉快”、“快乐”、“开心”、“高兴”是近义词，预设“愉快”为该类近义词的标准表述，当输入到计算机的文字表述是“开心”时，计算机会自动将其转换为该文字表述的标准表述形式“愉快”，根据此规则，将多组近义词汇集到一起编制成近义关系对应模型。反义关系对应模型则根据类似规则，由多组反义词汇集到一起编制而成。通过此步骤，计算机能够得到:1号完美型、2号全爱型、3号成就型、4号艺术型、5号智慧型、6号忠诚型、7号活跃型、8号领袖型以及9号和平型的其他近义词组。
[0062]本发明实施例通过将输入的人或机构的行为事实的文字表述转化成标准形式的文字表述，并根据标准形式的文字表述在预设的数据库中进行检索，得到行为事实所对应的性格暗示的标准文字表述，进而实现了对行为事实对应文字描述的语义识别。通过本发明实施例，计算机可根据行为事实的文字表述得出文字表述背后所涉及的性格暗示，并以此性格暗示判断人物和机构的性格特点或行事风格，进一步满足了人工智能和拟人化的需求。
[0063]参阅图3，本发明实施例提供的一种语义识别装置300，应用于人物和机构的行事风格、性格暗示以及心理特征的推断与理解，包括:
[0064]行为事实输入单元301:用于获取行为事实的任意文字表述所对应的文本数据。
[0065]其中，可通过人为的方式，也可经由其他软件程序，向计算机输入有关人物或机构的行为事实的文字描述，该文字表述在计算机内以文本数据形式存储和传输。关于向计算机输入数据的操作，可参考现有技术，本发明实施例不作赘述。
[0066]行为事实标准文字表述转换单元302:用于根据预设的近义关系对应模型和反义关系对应模型计算出行为事实的标准文字表述。
[0067]其中，近义关系对应模型是指根据字典中的近义词建立的一个对应关系数据库。例如:“愉快”、“快乐”、“开心”、“高兴”是近义词，预设“愉快”为该类近义词的标准表述，当输入到计算机的文字表述是“开心”时，计算机会自动将其转换为该文字表述的标准表述形式“愉快”，根据此规则，将多组近义词汇集到一起编制成近义关系对应模型。反义关系对应模型则根据类似规则，由多组反义词汇集到一起编制而成。
[0068]检索单元303:用于根据所述行为事实的标准文字表述，在预设的行为事实与性格暗示对应关系数据库中检索得到所述行为事实对应的性格暗示的标准文字表述。
[0069]其中，可根据九型人格编制两个包括行为事实和性格暗示对应关系的数据库，不同行为事实的标准文字表述与不同的性格暗示参数相对应，性格暗示参数又与性格暗示的标准文字表述相对应。性格暗示参数包括欲望特质、主要特质、生活风格以及人际关系等多项参数，计算机通过行为事实的标准文字表述与性格暗示参数模型，可以由先前计算出的行为事实的标准文字表述检索出相应的性格暗示参数。根据九型人格的理论，多个性格暗示参数可决定一种性格类型，该性格类型分为九种，9种性格的标准表述分别为:1号完美型、2号全爱型、3号成就型、4号艺术型、5号智慧型、6号忠诚型、7号活跃型、8号领袖型以及9号和平型。每种性格的性格暗示参数均有差异，并呈现出一定的规律。行为事实和性格暗示对应关系模型的建立依据是九型人格理论，根据该模型所编制的两个数据库分别是行为事实描述与性格暗示参数对应关系数据库、性格暗示参数与性格标准表述数据库。计算机先根据之前获得的行为事实标准表述，在行为事实描述与性格暗示参数对应关系数据库检索出包括欲望特质、主要特质、生活风格以及人际关系等在内的多项性格暗示参数，再根据这些性格暗示参数在性格暗示参数与性格标准表述数据库中确定具体的性格，这里所指的性格为前述的9种性格。此外，检索单元303还可以包括一个判断单元:用于当检索完所述行为事实与性格暗示参数对应关系数据库时，没有检索到所述行为事实对应的性格暗示参数，则认为检索失败，结束整个方法流程。
[0070]本发明实施例通过将输入的人或机构的行为事实的文字表述转化成标准形式的文字表述，并根据标准形式的文字表述在预设的数据库中进行检索，得到行为事实所对应的性格暗示的标准文字表述，进而实现了对行为事实对应文字描述的语义识别。通过本发明实施例，计算机可根据行为事实的文字表述得出文字表述背后所涉及的性格暗示，并以此性格暗示判断人物和机构的性格特点或行事风格，进一步满足了人工智能和拟人化的需求。
[0071]参阅图4，本发明实施例提供的另一种语义识别装置300，包括:
[0072]行为事实输入单元301:用于获取行为事实的任意文字表述所对应的文本数据。
[0073]其中，可通过人为的方式，也可经由其他软件程序，向计算机输入有关人物或机构的行为事实的文字描述，该文字表述在计算机内以文本数据形式存储和传输。关于向计算机输入数据的操作，可参考现有技术，本发明实施例不作赘述。
[0074]行为事实标准文字表述转换单元302:用于根据预设的近义关系对应模型和反义关系对应模型计算出行为事实的标准文字表述。
[0075]其中，近义关系对应模型是指根据字典中的近义词建立的一个对应关系数据库。例如:“愉快”、“快乐”、“开心”、“高兴”是近义词，预设“愉快”为该类近义词的标准表述，当输入到计算机的文字表述是“开心”时，计算机会自动将其转换为该文字表述的标准表述形式“愉快”，根据此规则，将多组近义词汇集到一起编制成近义关系对应模型。反义关系对应模型则根据类似规则，由多组反义词汇集到一起编制而成。
[0076]第一检索单元403:用于根据所述行为事实的标准文字表述，在所述行为事实与性格暗示参数对应关系数据库中检索得到所述行为事实对应的性格暗示参数。
[0077]其中，可根据九型人格编制行为事实和性格暗示参数对应关系的数据库，不同行为事实的标准文字表述与不同的性格暗示参数相对应，性格暗示参数包括欲望特质、主要特质、生活风格以及人际关系等多项参数，计算机通过行为事实的标准文字表述与性格暗示参数模型，可以由先前计算出的行为事实的标准文字表述检索出相应的性格暗示参数。此外，第一检索单元403还可以包括一个判断单元:用于当检索完所述行为事实与性格暗示参数对应关系数据库时，没有检索到所述行为事实对应的性格暗示参数，则认为检索失败，结束整个方法流程。
[0078]第二检索单元404:用于根据所述行为事实对应的性格暗示参数，在性格暗示参数与文字表述对应关系数据库中检索得到所述行为事实对应的性格暗示的标准文字表述。
[0079]其中，根据九型人格的理论，多个性格暗示参数可决定一种性格类型，该性格类型分为九种，9种性格的标准表述分别为:1号完美型、2号全爱型、3号成就型、4号艺术型、5号智慧型、6号忠诚型、7号活跃型、8号领袖型以及9号和平型。每种性格的性格暗示参数均有差异，并呈现出一定的规律。根据这一理论，编制一个性格暗示参数与性格标准表述对应关系的数据库，当使用特定的性格暗示参数在此数据库中检索时，可得到与之对应的性格表述的标准表述，这里所指的性格表述的标准表述包括:1号完美型、2号全爱型、3号成就型、4号艺术型、5号智慧型、6号忠诚型、7号活跃型、8号领袖型以及9号和平型。
[0080]文字表述转换单元405:用于根据所述行为事实对应的性格暗示的标准文字表述，通过预设的近义关系对应模型和反义关系对应模型得到所述行为事实对应的性格暗示的其他文字表述。
[0081]其中，近义关系对应模型是指根据字典中的近义词建立的一个对应关系数据库。例如:“愉快”、“快乐”、“开心”、“高兴”是近义词，预设“愉快”为该类近义词的标准表述，当输入到计算机的文字表述是“开心”时，计算机会自动将其转换为该文字表述的标准表述形式“愉快”，根据此规则，将多组近义词汇集到一起编制成近义关系对应模型。反义关系对应模型则根据类似规则，由多组反义词汇集到一起编制而成。通过此步骤，计算机能够得到:1号完美型、2号全爱型、3号成就型、4号艺术型、5号智慧型、6号忠诚型、7号活跃型、8号领袖型以及9号和平型的其他近义词组。
[0082]本发明实施例通过将输入的人或机构的行为事实的文字表述转化成标准形式的文字表述，并根据标准形式的文字表述在预设的数据库中进行检索，得到行为事实所对应的性格暗示的标准文字表述，进而实现了对行为事实对应文字描述的语义识别。通过本发明实施例，计算机可根据行为事实的文字表述得出文字表述背后所涉及的性格暗示，并以此性格暗示判断人物和机构的性格特点或行事风格，进一步满足了人工智能和拟人化的需求。
[0083]参阅图5，本发明实施例提供的另一种语义识别装置，包括:处理器501、存储器502、总线505以及通信接口 504，所述处理器501、通信接口 504和所述存储器502通过所述总线505进行相互通信；
[0084]其中，存储器502用于存储程序503 ；
[0085]处理器501，用于执行存储器502中的程序503 ;其中，处理器501通过通信接口504获取行为事实的文字表述的文本数据。
[0086]在具体实现中，程序503可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令；所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不作赘述。
[0087]处理器501可能是一个中央处理器CPU，或者是特定集成电路(Applicat1nSpecific Integrated Circuit, ASIC),或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
[0088]本发明实施例通过将输入的人或机构的行为事实的文字表述转化成标准形式的文字表述，并根据标准形式的文字表述在预设的数据库中进行检索，得到行为事实所对应的性格暗示的标准文字表述，进而实现了对行为事实对应文字描述的语义识别。通过本发明实施例，计算机可根据行为事实的文字表述得出文字表述背后所涉及的性格暗示，并以此性格暗示判断人物和机构的性格特点或行事风格，进一步满足了人工智能和拟人化的需求。
[0089]本发明实施例所提供的进行数据处理的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不作赘述。
[0090]本发明实施例通过将输入的人或机构的行为事实的文字表述转化成标准形式的文字表述，并根据标准形式的文字表述在预设的数据库中进行检索，得到行为事实所对应的性格暗示的标准文字表述，进而实现了对行为事实对应文字描述的语义识别。通过本发明实施例，计算机可根据行为事实的文字表述得出文字表述背后所涉及的性格暗示，并以此性格暗示判断人物和机构的性格特点或行事风格，进一步满足了人工智能和拟人化的需求。
[0091]所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0092]附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0093]在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0094]所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0095]另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
[0096]所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
[0097]以上所述，仅为本发明的【具体实施方式】，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本【技术领域】的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
【权利要求】
1.一种语义识别方法，其特征在于，应用于人物和机构的行事风格、性格暗示以及心理特征的推断与理解，包括: 计算机获取行为事实的任意文字表述所对应的文本数据； 计算机根据预设的近义关系对应模型和反义关系对应模型计算出所述行为事实的标准文字表述； 计算机根据所述行为事实的标准文字表述，在预设的行为事实与性格暗示对应关系数据库中检索得到所述行为事实对应的性格暗示的标准文字表述。
2.根据权利要求1所述的语义识别方法，其特征在于，所述行为事实与性格暗示对应关系数据库，包括行为事实与性格暗示参数对应关系数据库和性格暗示参数与文字表述对应关系数据库，所述在预设的行为事实与性格暗示对应关系数据库中检索得到所述行为事实对应的性格暗示的标准文字表述，包括: 计算机根据所述行为事实的标准文字表述，在所述行为事实与性格暗示参数对应关系数据库中检索得到所述行为事实对应的性格暗示参数； 计算机根据所述行为事实对应的性格暗示参数，在所述性格暗示参数与文字表述对应关系数据库中检索得到所述行为事实对应的性格暗示的标准文字表述。
3.根据权利要求1所述的语义识别方法，其特征在于，所述语义识别方法还包括: 计算机根据所述行为事实对应的性格暗示的标准文字表述，通过预设的近义关系对应模型和反义关系对应模型得到所述行为事实对应的性格暗示的其他文字表述。
4.根据权利要求2所述的语义识别方法，其特征在于，所述方法还包括:当检索完所述行为事实与性格暗示参数对应关系数据库时，没有检索到所述行为事实对应的性格暗示参数，则认为检索失败，结束所述方法流程。
5.一种语义识别装置，其特征在于，应用于人物和机构的行事风格、性格暗示以及心理特征的推断与理解，包括: 行为事实输入单元:用于获取行为事实的任意文字表述所对应的文本数据； 行为事实标准文字表述转换单元:用于根据预设的近义关系对应模型和反义关系对应模型计算出所述行为事实的标准文字表述； 检索单元:用于根据所述行为事实的标准文字表述，在预设的行为事实与性格暗示对应关系数据库中检索得到所述行为事实对应的性格暗示的标准文字表述。
6.根据权利要求5所述的语义识别装置，其特征在于，所述行为事实与性格暗示对应关系数据库，包括行为事实与性格暗示参数对应关系数据库和性格暗示参数与文字表述对应关系数据库，所述检索单元包括: 第一检索单元:用于根据所述行为事实的标准文字表述，在所述行为事实与性格暗示参数对应关系数据库中检索得到所述行为事实对应的性格暗示参数； 第二检索单元:用于根据所述行为事实对应的性格暗示参数，在所述性格暗示参数与文字表述对应关系数据库中检索得到所述行为事实对应的性格暗示的标准文字表述。
7.根据权利要求5所述的语义识别装置，其特征在于，所述语义识别装置还包括: 文字表述转换单元:用于根据所述行为事实对应的性格暗示的标准文字表述，通过预设的近义关系对应模型和反义关系对应模型得到所述行为事实对应的性格暗示的其他文字表述。
8.根据权利要求6所述的语义识别装置，其特征在于，所述语义识别装置还包括: 判断单元:用于当检索完所述行为事实与性格暗示参数对应关系数据库时，没有检索到所述行为事实对应的性格暗示参数，则认为检索失败，结束所述方法流程。
9.一种应用于人工智能的语义识别装置，其特征在于，包括处理器、存储器、通信接口以及总线，所述处理器、通信接口和所述存储器通过所述总线进行相互通信； 所述存储器，用于存储程序； 所述处理器，用于执行所述存储器中的所述程序，执行如权利要求1-4任一所述的方法，其中，所述处理器通过所述通信接口获取行为事实的文字表述的文本数据。
10.一种执行语义识别的计算机程序产品，其特征在于，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令用于执行如权利要求1-4任一所述的方法。
【文档编号】G06F17/30GK104298659SQ201410635639
【公开日】2015年1月21日 申请日期:2014年11月12日 优先权日:2014年11月12日
【发明者】陈冠, 马俊文 申请人:广州出益信息科技有限公司