(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210515296.5 (22)申请日 2022.05.12 (71)申请人 南京大学 地址 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大 道163号 (72)发明人 瞿裕忠　王妍佳　刘奇志　 (74)专利代理 机构 南京天翼专利代理有限责任 公司 321 12 专利代理师 奚铭 (51)Int.Cl. G06F 40/30(2020.01) G06F 40/211(2020.01) G06F 40/289(2020.01) (54)发明名称 一种数量型属性比较类句子理解方法、 设备 及存储介质 (57)摘要 一种数量型属性比较类句子理解方法、 设备 及存储介质， 包括输入预处理步骤、 句子识别步 骤、 论元抽取步骤、 输出生成步骤。 首先输入预处 理步骤会删除句子中与句子理解无关的内容， 对 句子进行词法、 句法分析； 然后句子识别步骤使 用触发词、 正则表达式和数量型属性词表对句子 进行识别； 其次论元抽取步骤根据句子模式和句 法结构从句子中抽取论元； 最后， 输出生成步骤 会识别句子中的时间地点信息， 并对识别出的论 元进行标准化， 得到结构化数据。 本发明提出了 一种有效理解数量型属性比较类句子的方法， 对 数量型属性比较类句子进行 理解， 生成计算机可 理解的结构化数据。 本发明易于部署且可实用性 强。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115114929 A 2022.09.27 CN 115114929 A 1.一种数量型属性比较类句子理解方法， 其特征在于， 将含有对数量型属性进行定量 比较的内容的句子， 生成计算机可理解的结构化数据， 包括： 输入预处理， 删除句子中与句子理解无关的内容， 对句子进行词法、 句法分析， 得到句 子的分词结果、 词性标注结果和句法树； 句子识别， 使用触发词、 正则表达 式和数量型属性词 表对预处理后的句子进行识别， 得 到数量型属性比较 类句子的细粒度类别； 论元抽取， 根据句子识别结果和句法结构从句子中抽取论元； 输出生成， 识别句子中的时间地点信息， 对识别出的论元进行标准化， 得到结构化数 据。 2.根据权利要求1所述的一种数量型属性比较类句子理解方法， 其特征在于， 所述输入 预处理步骤具体为： 步骤100， 确定处 理对象为 一个句子； 步骤101， 删除句子中的承接和提 示语， 去除与句子理解无关的内容； 步骤102， 对句子进行分词； 步骤103， 对句子分词后的结果进行词性标注； 步骤104， 基于分词和词性标注结果对句子进行句法分析。 3.根据权利要求1所述的一种数量型属性比较类句子理解方法， 其特征在于， 所述句子 识别步骤 对预处理后句子进行识别， 具体为： 步骤200， 根据专 家规则构建数量型属性词表； 步骤201， 设定数量型属性比较类句子识别的细粒度类别， 包括比较级、 最高级和变化 类句子； 步骤202， 为每种细粒度类别设计 触发词表； 步骤203， 为每种细粒度类别设计 触发词规则； 步骤204， 对预处 理后的句子遍历每种细粒度类别； 步骤205， 判断遍历是否结束， 如果是， 跳转到步骤21 1， 否则跳转到步骤20 6； 步骤206， 根据该类别的触发词表和触发规则对句子进行判定； 步骤207， 判定句子是否属于该类别， 如果是， 跳转到步骤208， 否则跳转到步骤204； 步骤208， 根据数量型属性词表进一 步进行判定； 步骤209， 判定是否是 数量型属性句子， 如果是， 跳转到步骤210， 否则跳转到步骤204； 步骤210， 返回当前 执行过程的细粒度类别为识别结果； 步骤211， 返回其它作为识别结果。 4.根据权利要求1所述的一种数量型属性比较类句子理解方法， 其特征在于， 所述论元 抽取根据句子细粒度类别、 触发词位置和句法树抽取语义模板 定义的论元， 具体为： 步骤300， 为每种细粒度类别设计 语义模板， 模板中包括待抽取的论元； 步骤301， 总结每种细粒度类别的句子模式； 步骤302， 根据句子识别的结果， 获取句子及其细粒度类别， 以及细粒度类别对应的触 发词的位置； 步骤303， 识别获得句子中辅助论元抽取的辅助词位置； 步骤304， 根据触发词和辅助词位置抽取论元；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115114929 A 2步骤305， 判断是否识别出所有待抽取论元， 如果是， 跳转到步骤307， 否则跳转到步骤 306； 步骤306， 利用句法结构规则抽取论元； 步骤307， 返回所有 待抽取论元的抽取 结果。 5.根据权利要求1所述的一种数量型属性比较类句子理解方法， 其特征在于， 所述输出 生成步骤具体为： 步骤400， 对句子中时间进行识别； 步骤401， 对句子中地 点进行识别； 步骤402， 对句子抽取的论元和时间地 点进行词义表达的标准 化； 步骤403， 根据标准 化结果作为句子解析 结果， 组织 为结构化数据； 步骤404， 返回结构化数据。 6.根据权利要求1所述的一种数量型属性比较类句子理解方法， 其特征在于， 含有对数 量型属性进行定量比较的内容的句 子为问答选择题形式， 将题干和每个选项进行拼接， 得 到一个句子作为处 理对象， 进行句子理解。 7.一种计算机设备， 其特征在于， 该计算机设备包括存储器、 处理器及存储在存储器上 并可在处理器上运行的计算机程序， 所述计算机程序执行时实现如权利要求1 ‑6中任一项 所述的数量型属性比较 类句子理解方法。 8.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 该计算机可读存储介质存储有执行如权利 要求1‑6中任一项所述的数量型属性比较 类句子理解方法的计算机程序。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115114929 A 3