提取语言认知模型隐藏知识的新方法

摘要

本发明涉及数据分析领域，其公开了一种提取语言认知模型隐藏知识的新方法，包括如下步骤：（A）通过非监督学习将结论部分的模式进行分类；（B）分析前提模式的共同特征域；（C）识别前提模式特征空间以及结论部分特征空间；（D）构建推理规则。本发明的有益效果是：通过对语言认知模型的前提模式和结论模式进行了特征抽取，使该特征比以往的规则更准确；通过增加解释器，使特征空间具备了可解释性，从而解决了语言认知模型的非分类规则提取问题。