基于深度学习和知识库的自然语言歧义消解方法和系统

专利名称：基于深度学习和知识库的自然语言歧义消解方法和系统

专利类型：实用新型专利

专利申请号：CN202410118657.1

专利申请（专利权）人：杭州智芯科微电子科技有限公司
权利人地址：浙江省杭州市萧山区宁围街道悦盛国际中心704室

专利发明（设计）人：王妃婵,左建云,聂铭杰

专利摘要：本申请公开了一种基于深度学习和知识库的自然语言歧义消解方法和系统，该方法包括：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；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。通过本申请解决了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，从而能够很好的进行自然语言歧义的消除。

主权利要求：
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：
步骤S1：将输入的语言文本句子送入一个预训练的双向编码器表示BERT模型中，以为句子中的每个词汇生成上下文词嵌入向量；
步骤S2：通过一个基于Transformer架构的深度神经网络模型处理所述上下文词嵌入向量，所述基于Transformer架构包含有多头自注意力机制，使得所述基于Transformer架构的深度神经网络模型能够捕捉句子内部不同词汇之间的依赖关系，得到所述词汇间的注意力得分；
步骤S3：结合一个或多个外部知识库，对所述步骤S2中得到的不同词汇之间的依赖关系进行语义增强；其中，所述语义增强用于辅助判断在给定的上下文中各个词汇的合理解释；
S4：基于所述上下文词嵌入向量、词汇间的注意力得分和结合所述一个或多个外部知识库进行语义增强后的语义信息，通过解析模块构建句子的结构表示并输出最可能的歧义消除结果；
其中，所述一个或多个外部知识库用于对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，基于所述上下文词嵌入向量、词汇间的注意力得分和知识库中的语义信息，通过解析模块构建句子的结构表示并输出最可能的歧义消除结果包括如下步骤：确定知识库：根据需求和目标语料库的语言特性确定知识库；知识库访问：通过应用程序编程接口调用或离线数据集的形式访问所述一个或多个外部知识库；知识库信息提取：针对到所述语言文本句子中的每个关键词汇，查询知识库以提取语义信息，其中，所述语义信息包括：词义、属性和用法实例；使用提取的语义信息来消除句子中的歧义包括：词义消歧预处理：分析所述语言文本句子中的每个词汇，识别其可能的多种词义，并根据句子的上下文为每个词义打分；利用词汇关系：利用Transformer模型揭示的词汇间关系，结合知识库中的词义，为句子中的每个词汇选择最合适的解释；优先级和信任度评估：对每个可能的词义根据知识库中的信息和Transformer模型的自注意力得分评估其合理性，并赋予相应的信任度；一致性检验：考虑所述语言文本句子的整体语义一致性，根据所述语言文本句子中的其他词汇和已确定的词义关系检验解释的合理性；上下文信息利用：如果所述语言文本句子是文档中的一部分，将根据前后文中提供的语境信息消解歧义；
其中，所述步骤S3中整合知识库信息进行歧义消解，采用如下得分模型：
；其中：
是单词 的词嵌入；
是词义C在知识库中的向量表示；
是一个相似度函数；
评估单词 的词嵌入与上下文（C）的协同效应；
和 是调节两个项重要性的超参数。 说明书 : 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领域[0001] 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。背景技术[0002] 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。[0003] 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。[0004] 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的理解能力。[0005] 发明人发现：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。[0006] 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。[0007] 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。发明内容[0008] 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。[0009] 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。[0010] 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。[0011] 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。[0012] 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。[0013] 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。[0014] 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。[0015] 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。[0016] 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。[0017] 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。[0018] 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。[0019] 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。通过本申请解决了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，从而能够很好的进行自然语言歧义的消除。附图说明[0020] 成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：[0021] 图1是根据本申请实施例的基于深度学习和知识库的自然语言歧义消解方法的流程图；以及，[0022] 图2是根据本申请实施例的基于深度学习和知识库的自然语言歧义消解方法的流程示例图。具体实施方式[0023] 需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。[0024] 需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。[0025] 在以下实施方式中，可以采用如下步骤来进行实现。图2是根据本申请实施例的基于深度学习和知识库的自然语言歧义消解方法的流程示例图，如图2所示，该例子包括如下步骤：S1：将输入的语言文本句子送入一个预训练的双向编码器表示BERT模型中，以便为句子中的每个词汇生成上下文化词嵌入向量；S2：通过一个基于Transformer架构的深度神经网络处理上述上下文化词嵌入向量，该架构特别包含有多头自注意力机制，使得模型能够捕捉句子内部不同词汇之间的依赖关系；S3：结合一个或多个外部知识库，对上一步骤中得到的词汇关系进行语义增强；所述知识库中包含了词汇的定义、同义词、用法示例，以辅助判断在给定上下文中各个词汇的合理解释；S4：基于上下文化词嵌入向量、词汇间的注意力得分和知识库中的语义信息，通过解析模块构建句子的结构表示并输出最可能的歧义消除结果。[0026] 在上述步骤中，采用了BERT模型和Transformer架构，当然也可以采用其他的模型或者机器学习的架构，在此就不再一一赘述了。图1是根据本申请实施例的基于深度学习和知识库的自然语言歧义消解方法的流程图，如图1所示，下面对图1中的方法所涉及到的步骤进行说明。[0027] 步骤S102，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；[0028] 步骤S104，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；[0029] 步骤S106，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；[0030] 步骤S108，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。[0031] 通过本申请解决了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，从而能够很好的进行自然语言歧义的消除。[0032] 作为一个可选的实施方式，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。[0033] 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。[0034] 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。[0035] 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。[0036] 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。[0037] 下面以图2示出的步骤为例子进行说明，在所述S1步骤包括句子输入后的预处理与通过BERT模型进行推理，作为一个例子，所述预处理可以包括：分词、特殊标记添加、位置编码、批处理与掩码。下面对这些预处理进行说明。[0038] 分词（Tokenization）：采用BERT模型内置的WordPiece分词器；该分词器基于一种混合语言模型，可以将单词分解成更小的可识别单元，以此来处理生僻词汇或未知词；[0039] 特殊标记添加（SpecialTokens）：在序列的开始添加"[CLS]“标记，用于后续的分类任务或者其他需要定位整个句子编码的任务，在序列的结束添加”[SEP]"标记，以明确句子的边界；[0040] 位置编码（PositionEncoding）：为每个token引入位置编码，以便让模型理解token在句子中的相对或绝对位置；[0041] 批处理与掩码（BatchingandMasking）：为了处理不同长度的句子并在批量处理中提高效率，所有句子将用"[PAD]“标记填充到相同长度；在预训练过程中，一定比例的输入tokens（标记）会被替换为”[MASK]"标记，为了使得模型能够学习如何预测被掩盖的token。[0042] 通过BERT模型进行推理，BERT模型的组件和步骤包括：输入嵌入（InputEmbedding）：通过嵌入层将预处理好的tokens转换为词向量；Transformer层处理（TransformerLayers）：BERT模型采用多层的Transformer结构，每层包含多头自注意力机制和前馈神经网络；在这些层中，模型处理token的上下文信息，捕捉词汇之间的关系；注意力权重计算（AttentionWeights）：自注意力机制会计算每个token对其他所有tokens的影响权重，权重通过softmax函数进行归一化；输出表示（OutputRepresentations）：经过Transformer层后，每个token将具有一个富含上下文信息的词向量表示，这些向量捕捉了token在特定上下文中的语义含义。[0043] 可选地，所述S1还包括后处理和训练微调过程，其中：所述后处理包括提取特定token的嵌入（ExtractingSpecificTokenEmbeddings）和应用上下文化词嵌入（UsingContextualizedEmbeddings）。[0044] 可选地，所述S1还包括模型训练和微调过程，微调过程包括：微调模型（Fine‑tuningtheModel）：通过通过反向传播和梯度下降来对特定任务的数据进行训练，对BERT模型的权重进行调整。[0045] 可选地，所述自注意力机制包括：生成查询、键、值:对于每个词嵌入向量，利用线性映射生成查询（Query）、键（Key）和值（Value）三组向量，这反映了模型通过学习获得的参数；注意力权重计算:利用查询与所有键的点积得到初步的注意力得分，然后使用softmax函数进行归一化以获得最终的注意力权重；多头注意力:通过并行地执行多个自注意力操作，Transformer能够在不同的表示子空间中捕获不同类型的信息；多头注意力的输出是将所有独立头的输出向量连接起来，然后再次通过一个线性层进行映射；前馈神经网络:在每个自注意力机制之后，引入前馈神经网络，这些网络对词嵌入向量进行额外的非线性变换，增强模型对词汇间关系的捕捉能力；层归一化和残差连接:为了稳定训练过程，每个自注意力和前馈网络的输出都被通过层归一化，同时，残差连接也被加入以避免梯度消失和爆炸问题，从而允许更深层的网络结构；位置编码:位置编码被用来向模型提供位置信息。[0046] 可选地，S2中的Transformer架构的深度神经网络模型的训练包括：超参数调整:选择合适的层数、头数、隐藏层维度等超参数；优化器选择:选择合适的优化器以确保模型在不同阶段的有效学习；有监督学习:如果有标注数据可用，采用有监督学习的方式训练Transformer模型以直接训练模型识别并消除歧义；损失函数设计:设计适合任务的损失函数指导模型学习。[0047] 可选地，S2中使用Transformer架构处理词嵌入，定义以下公式来使用Transformer的自注意力机制：[0048] 其中：[0049] Q是查询矩阵（Queries），代表当前单词的表示；[0050] K是键矩阵（Keys），代表所有单词的表示，用于计算它们与查询的相似度；[0051] V是值矩阵（Values），代表所有单词的表示，将乘以注意力分数；[0052] dk是键向量的维度，用于缩放点积，防止点积后的数值过大导致softmax函数梯度消失；[0053] softmax（）函数用于归一化注意力分数。[0054] 可选地，基于以下内容选择和整合知识库：确定知识库:根据具体任务的需求和目标语料库的语言特性确定知识库；知识库访问:通过API调用或离线数据集的形式访问知识库；知识库信息提取:针对输入句子中的每个关键词汇，查询知识库以获取其词义、属性、用法实例等相关信息；S2再整合知识库信息后，将使用提取的语义信息来消除句子中的歧义，具体包括：词义消歧预处理:分析句子中的每个词汇，识别其可能的多种词义，并根据句子的上下文为每个词义打分；利用词汇关系:利用Transformer模型揭示的词汇间关系，结合知识库中的词义信息，为句子中的每个词汇选择最合适的解释；优先级和信任度评估:对每个可能的词义根据知识库中的信息和Transformer模型的自注意力得分评估其合理性，并赋予相应的信任度；一致性检验:考虑句子的整体语义一致性，根据句子中的其他词汇和已确定的词义关系检验解释的合理性；上下文信息利用:如果句子是文档中的一部分，将考虑前后文中提供的语境信息，以进一步消解歧义。[0055] 可选地，S3中整合知识库信息进行歧义消解，采用如下得分模型：[0056][0057] 其中：[0058] 是单词w的词嵌入。[0059] 是词义c在知识库中的向量表示。[0060] 是一个相似度函数，比如余弦相似度。[0061] 评估单词w的词嵌入与上下文（C）的协同效应。[0062] 和 是调节两个项重要性的超参数。[0063] 可选地，S4具体包括：[0064] S41：构建结构化语义表示，具体包括：图结构创建:创建一个图结构以表达词汇之间的关系，其中节点代表BERT产生的上下文化词嵌入向量，边代表基于Transformer架构中计算得到的注意力得分；边的权重计算:根据注意力得分为图中的边分配权重，这些权重表明了在构造特定词汇的语义表示时，其他词汇的影响程度；知识库信息集成:将从知识库中提取的语义信息（如词义、同义词关系等）添加到图节点中，丰富每个词汇的语义表示；图优化:使用图算法优化语义表示，确保图结构正确反映了句子的语义依赖关系。[0065] S42：解析模块设计，包括如下：图神经网络应用:应用图神经网络（GNN）或其他适用于图数据的深度学习算法，从而在图中传播信息，识别和利用词汇之间的结构化语义关系；歧义消除算法选择:设计或选择一种适当的歧义消除算法，这可以是基于规则的方法或数据驱动的机器学习方法；算法训练与优化:使用标注的歧义消除数据集训练解析模块，优化算法参数以提高其预测准确性。[0066] S43：歧义消除实施，包括：生成可能性得分:为每个可能有歧义的词汇生成一个得分，这个得分基于上下文信息、注意力得分和知识库语义信息的综合；上下文融合:考虑单句之外的文本信息，比如相关话题或段落信息，以提供歧义解释的额外线索；最佳解释选择:在所有可能的解释中，选择得分最高的解释作为最终消除歧义的结果；输出结构化结果:输出歧义消除后的句子结构，其中每个词汇都被标注了最可能的语义解释。[0067] 下面结合一个实际的例子来进行说明。[0068] 首先定义两个有歧义的句子作为例子：[0069] “Isawthemanwiththetelescope.”这句话有两种解释：一种是说话者使用望远镜看到了那个人，另一种是说话者看到那个人拿着望远镜。[0070] “Thechickenisreadytoeat.”这句话同样有两种解释：一种是鸡已经准备好可以供人食用，另一种是鸡准备好了去吃东西。[0071] 下面对一些技术属于进行说明：[0072] 预训练语言模型（Pre‑trained Language Models）：这类模型如BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）、GPT（GenerativePretrainedTransformer）、XLNet等，通过在大量的文本数据上进行预训练，学习到丰富的语言特征，可以有效地对上下文中的歧义进行建模。[0073] 上下文化词向量（ContextualEmbeddings）：与传统的词向量不同，上下文化词向量如ELMo（EmbeddingsfromLanguageModels）和BERT模型产生的向量，能够将词在不同上下文中的不同含义进行嵌入，从而更好地处理歧义问题。[0074] 注意力机制（AttentionMechanism）：注意力机制可以使模型在处理输入时更加专注于相关的信息片段，对于提升模型在复杂句子中消除歧义的能力极为重要。[0075] Transformer架构：Transformer完全基于注意力机制，没有循环和卷积层，在处理长距离依赖和歧义方面表现出色。[0076] 知识融入（KnowledgeIntegration）：将外部知识库（例如WordNet、ConceptNet）和事实知识（来自知识图谱）融入NLP模型中，增强模型对词语和实体的理解。[0077] 零样本学习（Zero‑shotLearning）和少样本学习（Few‑shotLearning）：这些技术允许模型在没有或者很少的标注数据情况下进行学习，在消除歧义方面展示了一定的潜力。[0078] 多任务学习（Multi‑taskLearning）：同时训练模型在多个任务上运行，这些任务可以互相补充信息，帮助模型更好地理解和消除歧义。[0079] 对抗训练（AdversarialTraining）：通过训练模型以对抗小的、故意的输入扰动，可以提高模型的鲁棒性，帮助它在面对歧义时做出更好的决策。[0080] 神经符号集成（Neuro‑SymbolicIntegration）：结合深度学习的表征能力和符号逻辑的推理能力，可以帮助模型更准确地解决歧义问题。[0081] 数据增强（DataAugmentation）：使用技术如回译（back‑translation）、同义词替换等手段产生额外的训练数据，帮助模型在学习过程中考虑到不同的语境和表达方式，从而更好地处理歧义。[0082] 每项技术都有其优势和局限性，在实际应用中常常需要结合多种技术来解决复杂的歧义问题。随着研究的深入，未来可能会有新的技术和方法出现，进一步提高消除自然语言歧义的能力。[0083] 本例子提供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如下步骤：[0084] S1：将输入的语言文本句子送入一个预训练的双向编码器表示BERT模型中，以便为句子中的每个词汇生成上下文化词嵌入向量。[0085] 该步骤包括句子输入后的预处理与通过BERT模型进行推理。[0086] 所述预处理包括以下几个关键步骤：[0087] 分词（Tokenization）：采用BERT模型内置的WordPiece分词器。该分词器基于一种混合语言模型，可以将单词分解成更小的可识别单元（称为tokens），以此来处理生僻词汇或未知词。[0088] 特殊标记添加（SpecialTokens）：在序列的开始添加"[CLS]“标记，用于后续的分类任务或者其他需要定位整个句子编码的任务，在序列的结束添加”[SEP]"标记，以明确句子的边界。[0089] 位置编码（PositionEncoding）：由于BERT模型基于Transformer架构并且自身不具备捕捉位置顺序的能力，因此，需要为每个token引入位置编码，以便让模型理解token在句子中的相对或绝对位置。[0090] 批处理与掩码（BatchingandMasking）：为了处理不同长度的句子并在批量处理中提高效率，所有句子将用"[PAD]“标记填充到相同长度。此外，在预训练过程中，一定比例的输入tokens会被替换为”[MASK]"标记，为了使得模型能够学习如何预测被掩盖的token。[0091] 通过BERT模型进行推理，可以在预处理完成后，这样，句子将被输入到BERT模型中进行推理。BERT模型的主要组件和步骤包括：[0092] 输入嵌入（InputEmbedding）：通过嵌入层将预处理好的tokens转换为词向量，这里会组合词嵌入、位置嵌入以及分段嵌入。[0093] Transformer层处理（TransformerLayers）：BERT模型采用多层的Transformer结构，每层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。在这些层中，模型处理token的上下文信息，捕捉词汇之间的关系。[0094] 注意力权重计算（AttentionWeights）：自注意力机制会计算每个token对其他所有tokens的影响权重，权重通过softmax函数进行归一化，表明了构建每个token的上下文表示时其他token的重要性。[0095] 输出表示（OutputRepresentations）：经过Transformer层后，每个token将具有一个富含上下文信息的词向量表示，这些向量捕捉了token在特定上下文中的语义含义。[0096] 此外，还可以包括后处理。BERT模型处理后得到的输出是一个上下文化的词向量集合，这些向量用于捕捉句子中每个词汇的上下文化含义。为了进一步的歧义消解任务，可以首先进行后处理。所述后处理，例如包括提取特定token的嵌入（ExtractingSpecificTokenEmbeddings）：根据需要，可能会提取句子中特定词汇或所有词汇的最终层输出。此外，还可以包括应用上下文化词嵌入（UsingContextualizedEmbeddings）：利用这些上下文化词嵌入来进行句子结构的理解和进一步的歧义消解处理。例如，可以使用这些嵌入进行句子分类、实体识别、问答系统等下游任务。[0097] 此外，还可以包括模型训练和微调过程。虽然BERT是一个预训练模型，但对于特定任务，可以在特定领域的数据集上进行微调，以此来适应该领域的特殊性。微调过程例如包括：[0098] 微调模型（Fine‑tuningtheModel）：通过对特定任务的数据进行训练，对BERT模型的权重进行调整。微调是通过反向传播和梯度下降来实现的。[0099] 通过以上步骤，可以将句子转换为上下文化词嵌入，为后续的歧义消解任务打下了基础。接下来，将进入第二步，即使用Transformer架构处理这些嵌入，以反映出不同词汇之间的相关性。[0100] 第二步提供一个大致的框架，说明如何进一步扩展具体实施方式。请注意，以下内容将侧重于如何使用Transformer架构处理BERT产生的上下文化词嵌入，以揭示句子中不同词汇之间的相关性，并为歧义消除任务提供必要的信息。[0101] S2：通过一个基于Transformer架构的深度神经网络处理上述上下文化词嵌入向量，该架构特别包含有多头自注意力机制，使得模型能够捕捉句子内部不同词汇之间的依赖关系。[0102] 该步骤中，所述多头自注意力机制计算得到的注意力得分反映了不同词汇之间的相关性，为歧义消解提供了关键线索，具体可以包括使用Transformer架构的深度神经网络处理上下文化词嵌入。该Transformer架构可以包括自注意力机制，该Transformer架构中的自注意力机制用于处理BERT输出的上下文化词嵌入。自注意力机制包括以下关键步骤：[0103] 生成查询、键、值:对于每个词嵌入向量，利用线性映射生成查询（Query）、键（Key）和值（Value）三组向量，这反映了模型通过学习获得的参数。[0104] 注意力权重计算:利用查询与所有键的点积得到初步的注意力得分，然后使用softmax函数进行归一化以获得最终的注意力权重。这些权重揭示了在构建特定词嵌入时，句子中其他词嵌入的贡献度。[0105] 多头注意力:通过并行地执行多个自注意力操作，Transformer能够在不同的表示子空间中捕获不同类型的信息。多头注意力的输出是将所有独立头的输出向量连接起来，然后再次通过一个线性层进行映射。[0106] 前馈神经网络:在每个自注意力机制之后，引入前馈神经网络，这些网络对词嵌入向量进行额外的非线性变换，增强了模型对词汇间关系的捕捉能力。[0107] 层归一化和残差连接:为了稳定训练过程，每个自注意力和前馈网络的输出都被通过层归一化，同时，残差连接也被加入以避免梯度消失和爆炸问题，从而允许更深层的网络结构。[0108] 位置编码:由于Transformer本身缺乏捕捉词汇序列位置的能力，因此位置编码被用来向模型提供位置信息。这些编码可以通过固定的基于正弦和余弦函数的编码，或者可学习的参数实现。[0109] Transformer架构的深度神经网络模型的训练至关重要，涉及到以下环节：[0110] 超参数调整:选择合适的层数、头数、隐藏层维度等超参数对模型性能有重大影响。适当的调整可以优化模型的表现力和训练效率。[0111] 优化器选择:选择合适的优化器，如Adam优化器，并调整学习率等参数，以确保模型在不同阶段的有效学习。[0112] 有监督学习:如果有标注数据可用，采用有监督学习的方式训练Transformer模型，这样可以直接训练模型识别并消除歧义。[0113] 损失函数设计:设计适合任务的损失函数，如交叉熵损失函数，用于量化模型输出与真实标签之间的差异，指导模型学习。[0114] 此外，得到模型输出的上下文化词嵌入之后，将其用于具体的NLP任务，特别是歧义消除。其中之一是词汇间相关性识别。这样，可以利用自注意力机制揭示的词汇间相关性，辅助决定句子中每个词汇的最合适解释。应用于下游任务后，可以根据具体任务的需求，例如意图识别、实体识别或句法分析，应用上下文化词嵌入以提取所需信息。之后，kyi将Transformer模型的输出结合语言学知识和其他辅助信息（如句法树结构、语义角色标注等）来进行歧义消除。[0115] 此外，可以通过评估和优化步骤来确保模型的有效性。例如，可以首先评估模型性能。例如使用验证集和测试集对模型进行评估，分析模型在歧义消除任务上的性能，以及模型对不同类型歧义的处理能力。进一步的，可以进行错误分析和模型调优，例如通过错误分析识别模型的弱点，并根据分析结果调整模型结构或训练过程，以优化模型的准确性和鲁棒性。[0116] 通过S2步骤的实施，能够通过Transformer架构深入理解BERT生成的上下文化词嵌入，并揭示句子内部词汇之间的复杂关系，这为后续的歧义消除任务提供了有力的支持。[0117] S2中，使用Transformer架构处理词嵌入，可以定义以下公式来使用Transformer的自注意力机制：[0118][0119] 其中：[0120] Q是查询矩阵（Queries），代表当前单词的表示。[0121] K是键矩阵（Keys），代表所有单词的表示，用于计算它们与查询的相似度。[0122] V是值矩阵（Values），代表所有单词的表示，将乘以注意力分数。[0123] dk是键向量的维度，用于缩放点积，防止点积后的数值过大导致softmax函数梯度消失。[0124] softmax（）函数用于归一化注意力分数。[0125] 接下来，可以通过第三步来整合外部知识库信息以进行更精准的歧义消解。[0126] S3：结合一个或多个外部知识库，对S3步骤中得到的词汇关系进行语义增强；所述知识库中包含了词汇的定义、同义词、用法示例等信息，以辅助判断在给定上下文中各个词汇的合理解释。[0127] 所述知识库可以是WordNet、ConceptNet、DBpedia等公开可用的语义数据库。在本实施例中，选择适合的知识库是至关重要的。以下是选择和整合知识库的关键步骤：[0128] 确定知识库:根据具体任务的需求和目标语料库的语言特性，选择如WordNet、ConceptNet或DBpedia等知识库。这些知识库包含了大量的词义定义、同义词、反义词、语义关系等信息。[0129] 知识库访问:通过API调用或离线数据集的形式访问知识库。对于较大的知识库，可能需要建立高效的索引机制或使用专门的图数据库。[0130] 知识库信息提取:针对输入句子中的每个关键词汇，查询知识库以获取其词义、属性、用法实例等相关信息。[0131] 整合知识库信息后，可以将使用提取的语义信息来消除句子中的歧义。以下是歧义消解的详细步骤：[0132] 词义消歧预处理:分析句子中的每个词汇，识别其可能的多种词义，并根据句子的上下文为每个词义打分。[0133] 利用词汇关系:利用Transformer模型揭示的词汇间关系，结合知识库中的词义信息，为句子中的每个词汇选择最合适的解释。[0134] 优先级和信任度评估:对每个可能的词义根据知识库中的信息和Transformer模型的自注意力得分评估其合理性，并赋予相应的信任度。[0135] 一致性检验:考虑句子的整体语义一致性，根据句子中的其他词汇和已确定的词义关系检验解释的合理性。[0136] 上下文信息利用:如果句子是文档中的一部分，将考虑前后文中提供的语境信息，以进一步消解歧义。[0137] 同样的，可以评估歧义消解效果，以根据结果不断调整和优化策略，具体可以包括如下：[0138] 系统评估:使用已标注的歧义数据集对系统进行评估，确保歧义消除的准确性和一致性。[0139] 错误分析和反馈:对错误的消解结果进行详细分析，找出系统的不足之处，并收集用户反馈，用于优化系统性能。[0140] 系统迭代改进:根据评估结果和错误分析，不断调整知识库整合策略和歧义消解算法，以提高系统的整体性能。[0141] 一个实际应用示例中，考虑句子“Thebankcanguaranteedepositswilleventuallycoverfuturetuitioncosts.”中的"bank"，利用知识库，可以找到“bank”的多个词义，包括财务机构和河岸。通过分析与“guarantee”和“deposits”的关系，可以确定在这里“bank”更可能指的是金融机构。[0142] 通过以上步骤，可以有效地结合Transformer模型的词汇上下文关系和外部知识库的语义信息，从而更准确地对自然语言中的歧义进行消解。这样的方法可以显著提升自然语言处理系统对文本的理解能力，并为解决更复杂的NLP问题提供坚实的基础。[0143] 第三步S3中，整合知识库信息进行歧义消解，可以采用如下得分模型：[0144][0145] 其中：[0146] 是单词w的词嵌入。[0147] 是词义c在知识库中的向量表示。[0148] 是一个相似度函数，比如余弦相似度。[0149] 评估单词w的词嵌入与上下文（C）的协同效应。[0150] 和 是调节两个项重要性的超参数。[0151] 以上模型公式和符号解释为一个可能的实施方式提供了基本的数学框架。在实际应用中，需要根据具体的任务和数据集进行调整和优化。[0152] 接下来，可以进入第四步S4，即利用上下文化词嵌入向量、词汇间的注意力得分和知识库中的语义信息，通过解析模块构建句子的结构表示并输出最可能的歧义消除结果。这里将重点涉及如何结合前三步在BERT模型、Transformer架构和知识库中累积的信息来构建一个能进行有效歧义消解的解析模块。[0153] S4：基于上下文化词嵌入向量、词汇间的注意力得分和知识库中的语义信息，通过解析模块构建句子的结构表示并输出最可能的歧义消除结果。[0154] 例如，若在一给定句子中，“telescope”与动词“saw”之间的注意力得分较高，并且知识库中的信息支持“使用望远镜观看”的用法，则优先采纳该解释。[0155] 该步骤中，具体可以包括如下实现方式：[0156] S41：构建结构化语义表示。[0157] 解析模块的核心是将语言表达转换成结构化的语义表示。以下是构建该表示的主要步骤：[0158] 图结构创建:创建一个图结构以表达词汇之间的关系，其中节点代表BERT产生的上下文化词嵌入向量，边代表基于Transformer架构中计算得到的注意力得分。[0159] 边的权重计算:根据注意力得分为图中的边分配权重，这些权重表明了在构造特定词汇的语义表示时，其他词汇的影响程度。[0160] 知识库信息集成:将从知识库中提取的语义信息（如词义、同义词关系等）添加到图节点中，丰富每个词汇的语义表示。[0161] 图优化:使用图算法优化语义表示，确保图结构正确反映了句子的语义依赖关系。[0162] S42：解析模块设计。[0163] 解析模块设计的目的是通过深度学习方法处理图形式的数据并输出歧义消除结果，可以包括如下：[0164] 图神经网络应用:应用图神经网络（GNN）或其他适用于图数据的深度学习算法，从而在图中传播信息，识别和利用词汇之间的结构化语义关系。[0165] 歧义消除算法选择:设计或选择一种适当的歧义消除算法，这可以是基于规则的方法或数据驱动的机器学习方法。[0166] 算法训练与优化:使用标注的歧义消除数据集训练解析模块，优化算法参数以提高其预测准确性。[0167] S43：歧义消除实施。[0168] 在解析模块创建好后，开始实施歧义消除，包括：[0169] 生成可能性得分:为每个可能有歧义的词汇生成一个得分，这个得分基于上下文信息、注意力得分和知识库语义信息的综合。[0170] 上下文融合:考虑单句之外的文本信息，比如相关话题或段落信息，以提供歧义解释的额外线索。[0171] 最佳解释选择:在所有可能的解释中，选择得分最高的解释作为最终消除歧义的结果。[0172] 输出结构化结果:输出歧义消除后的句子结构，其中每个词汇都被标注了最可能的语义解释。[0173] 同样的，可以对模型评估与迭代。[0174] 模型评估:使用独立的测试集来评估解析模块的性能，关注准确率、召回率和F1分数等指标。[0175] 反馈循环:根据评估结果对解析模块进行调整，不断进行迭代改进以优化整体性能。[0176] 以句子“Isawherduck”为例，歧义词“duck”可以是动词，意为“躲避”，也可以是名词，意为“鸭子”。通过结合BERT模型、Transformer架构和知识库的信息，解析模块能够检测到与“saw”（看见）相关的上下文信息，从而确定在这一特定情境中，“duck”更可能是动词形式的正确解释。[0177] 通过这一系列步骤，该实施例提供了一个完整的歧义消除方案。通过结合深度学习模型的复杂表示能力和丰富的知识库信息，能够有效地处理自然语言中的歧义问题。这种方法不仅在技术上具有创新性，而且在实际应用中也显示出了显著的效果。[0178] 上述实施例提供了一种独特的歧义消除方案，该方案结合了先进的深度学习技术和丰富的语义知识库资源，以消解自然语言处理中的词义歧义问题。其创新性主要体现在以下几个方面：[0179] 1、结合上下文化词嵌入与结构化知识库。上述实施例巧妙地将BERT产生的上下文化词嵌入与外部知识库中的结构化语义信息相结合。这种结合不仅利用了深度预训练模型强大的语境表示能力，还融入了词义、同义词关系、语义网络等丰富的语言学知识，确保了歧义消除过程中的准确性和深度。[0180] 2、创新的Transformer架构应用。Transformer架构通过其自注意力机制能够精细捕捉句子内部词汇之间的复杂关系，并揭示不同词汇的相关性。上述实施例利用这一特性，进一步强化了词嵌入的上下文敏感性，为歧义消除提供了精确的语义关联信息。[0181] 3、高级的解析模块设计。通过设计利用图神经网络（GNN）的解析模块，本例子能够有效处理图表示形式的数据。这一点尤为重要，因为它允许系统在保持词汇间关系的同时，处理非线性关系和包含丰富语义信息的复杂结构，从而提高了歧义消除的准确度。[0182] 4、综合性的评估和迭代机制。上述实施例不仅在单句层面进行歧义消除，还考虑了文本的全局一致性，并通过模型评估和迭代改进确保了长期的性能提升。这种全面的评估机制使得解析模块能够在实际应用中持续进步，对抗各种类型和难度的歧义现象。[0183] 5、实际应用中的创新性和高效性。实际应用中，上述实施例中的歧义消除方案能够适应不同的语境和多样的文本类型。其高效的信息处理能力和灵活的适应性使得该方案在多个自然语言处理领域中（如机器翻译、语音识别、情感分析等）具有广泛的应用前景。[0184] 总之，上述实施例通过这些创新性的技术集成，提供了一种全面、高效且可靠的歧义消除解决方案，极大地推动了自然语言处理技术的发展边界，并为相关的应用领域提供了实质性的贡献。在效率和准确性的权衡下，上述方案表现出了显著的优势，为解决自然语言理解中的歧义问题开辟了新的途径。[0185] 在本实施例中，提供一种电子装置，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器被设置为运行计算机程序以执行以上实施例中的方法。[0186] 上述程序可以运行在处理器中，或者也可以存储在存储器中（或称为计算机可读介质），计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存（PRAM）、静态随机存取存储器（SRAM）、动态随机存取存储器（DRAM）、其他类型的随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、电可擦除可编程只读存储器（EEPROM）、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器（CD‑ROM）、数字多功能光盘（DVD）或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。[0187] 这些计算机程序也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤，对应与不同的步骤可以通过不同的模块来实现。[0188] 该本实施例中就提供了这样的一种装置或系统。该系统被称为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。[0189] 该系统或者装置用于实现上述的实施例中的方法的功能，该系统或者装置中的每个模块与方法中的每个步骤相对应，已经在方法中进行过说明的，在此不再赘述。[0190] 可选地，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。[0191] 可选地，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。[0192] 可选地，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。[0193] 可选地，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。[0194] 通过上述实施例，解决了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，从而能够很好的进行自然语言歧义的消除。[0195] 以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

专利地区：浙江

专利申请日期：2024-01-29

专利公开日期：2024-05-03

专利公告号：CN117648933B