一种提取有意义串的方法及装置

摘要

本发明提供一种提取有意义串的方法，包括以下步骤：获取原始语料并进行处理；提取重复串；对重复串的前后缀进行匹配；过滤噪声，生成有意义串；将有意义串进行匹配，获取匹配度最高的有意义串。相比于现有技术，本发明通过提取粗粒度的有意义串，匹配出话题的关键句，可以让使用者在进行舆情分析的时候，更快速更准确地挖掘出当前发生的热点话题，从而制定相应的决策，引导舆论的发展。另外，本发明还提供了一种用于实现上述方法的提取有意义串的装置。

说明书

技术领域

本发明涉及人工智能领域，特别是一种提取有意义串的方法及装置。

背景技术

在舆情分析和话题挖掘中，模型的话题输出形式的粒度往往都是词语级，需要使用者作进一步的归纳总结，同时带有较强的主观色彩，容易产生歧义。

现有技术中，在进行舆情分析时，挖掘热点话题的流程一般如下：

1)对网络上抓取到的非结构化文本信息进行预处理；

2)把预处理后的语料进行词向量化，映射到高维特征空间；

3)将代表语料的特征进行话题聚类，得到若干个话题；

4)从每个话题中，各自输出Top N个词语。

然而，现有技术仍然存在以下的缺点和不足：

话题的输出粒度是词语级，一个词语所包含的信息量比较少，而且词语之间的关系不明确，词语的词性也没有清晰地标注出来，当使用者对同一话题的词语作归纳总结时，不能够客观地理解话题的实际内容，容易造成歧义，对网络舆情的判断出现偏差。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供了一种提取有意义串的方法及装置。

本发明通过以下的方案实现：一种提取有意义串的方法，包括以下步骤：

获取原始语料并进行处理；

提取重复串；

对重复串的前后缀进行匹配；

过滤噪声，生成有意义串；

将有意义串进行匹配，获取匹配度最高的有意义串。

作为本发明的进一步改进，所述步骤：获取原始语料并进行处理中，具体包括：

从网络抓取需要进行分析的文本；

对非结构化的文本进行预处理和词向量化；

根据所述向量对网页进行聚类；

将同一话题的原始语料集中到同一个文档中并进行分词。

作为本发明的进一步改进，所述步骤：提取重复串中，具体包括：

依次导入同一话题且已预先分词的语料；

统计非停用词的词频，并对语料中围绕在所述非停用词前后的词语，并分别赋予一个ID；

对非停用词的词频进行判断，若词频小于阈值的，则过滤，否则认定为重复串。

作为本发明的进一步改进，所述步骤：对重复串的前后缀进行匹配中，具体包括：

对重复串进行遍历；

根据记录好的前缀ID和后缀ID，依次统计重复串前缀和后缀同一词语出现的频率。

作为本发明的进一步改进，所述步骤：过滤噪声，生成有意义串中，具体包括：

计算紧密度，若紧密度大于阈值，则将前缀、后缀和重复串进行连接，构成一个有意义串，否则，进行过滤；所述紧密度为前缀、后缀的词频除以对应重复串的词频。

作为本发明的进一步改进，所述步骤：将有意义串进行匹配，获取匹配度最高的有意义串中，具体包括：

通过textrank技术，计算每一篇文章的关键句，并抽取所有文章的标题；

把关键句和标题存入数据库中，用抽取到的有意义串在所有关键句和标题中进行检索匹配；

根据匹配数进行排序，获取匹配度最高的有意义串，并将该有意义串代表的话题进行展现。

本发明还提供了一种提取有意义串的装置，其包括

语料获取处理模块，用于获取原始语料并进行处理；

提取模块，用于提取重复串；

前后缀匹配模块，用于对重复串的前后缀进行匹配；

噪声过滤模块，用于过滤噪声，生成有意义串；

有意义串匹配模块，用于将有意义串进行匹配，获取匹配度最高的有意义串。

作为本发明的进一步改进，所述语料获取处理模块，包括：

抓取模块，用于从网络抓取需要进行分析的文本；

预处理模块，用于对非结构化的文本进行预处理和词向量化；

聚类模块，用于根据所述向量对网页进行聚类；

分词模块，用于将同一话题的原始语料集中到同一个文档中并进行分词。

作为本发明的进一步改进，所述提取模块中，具体包括：

导入模块，用于依次导入同一话题且已预先分词的语料；

非停用词统计模块，用于统计非停用词的词频，并对语料中围绕在所述非停用词前后的词语，并分别赋予一个ID；

词频判断模块，用于对非停用词的词频进行判断，若词频小于阈值的，则过滤，否则认定为重复串。

作为本发明的进一步改进，所述前后缀匹配模块，包括：

遍历模块，用于对重复串进行遍历；

前后缀统计模块，用于根据记录好的前缀ID和后缀ID，依次统计重复串前缀和后缀同一词语出现的频率。

作为本发明的进一步改进，所述噪声过滤模块具体包括：

紧度度计算判断模块，用于计算紧密度，若紧密度大于阈值，则将前缀、后缀和重复串进行连接，构成一个有意义串，否则，进行过滤；所述紧密度为前缀、后缀的词频除以对应重复串的词频。

作为本发明的进一步改进，所述有意义串匹配模块，包括：

抽取模块，用于通过textrank技术，计算每一篇文章的关键句，并抽取所有文章的标题；

关键句和标题匹配模块，用于把关键句和标题存入数据库中，用抽取到的有意义串在所有关键句和标题中进行检索匹配；

排序模块，用于根据匹配数进行排序，获取匹配度最高的有意义串，并将该有意义串代表的话题进行展现。

相比于现有技术，本发明通过提取粗粒度的有意义串，匹配出话题的关键句，可以让使用者在进行舆情分析的时候，更快速更准确地挖掘出当前发生的热点话题，从而制定相应的决策，引导舆论的发展。

为了更好地理解和实施，下面结合附图详细说明本发明。

附图说明

图1是本发明的提取有意义串的方法的步骤流程图。

图2是本发明的步骤S1的具体步骤流程图。

图3是本发明的步骤S2的步骤流程图。

图4是本发明的步骤S3的步骤流程图。

图5是本发明的步骤S5的步骤流程图。

图6是本发明的提取有意义串的装置的模块连接框图。

具体实施方式

以下结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

请参阅图1，其为本发明的提取有意义串的方法的步骤流程图。本发明提供了一种提取有意义串的方法，包括以下步骤：

S1：获取原始语料并进行处理。

进一步，请参阅图2，其为本发明的步骤S1的具体步骤流程图。所述步骤S1中具体包括：

S11：从网络抓取需要进行分析的文本。

S12：对非结构化的文本进行预处理和词向量化。

S13：根据所述向量对网页进行聚类。

S14：将同一话题的原始语料集中到同一个文档中并进行分词。

在本步骤S1中，因为网络热点信息一般抓取整个网页，所以预处理部分为去除页面的广告得到正文。再把正文分词进行词向量化，根据这些向量就可以对网页进行聚类。在本实施例中采用k-means算法进行聚类，聚类之后，用人工定义的类别去去除每一天都经常出现的类别，因为这些类别虽然网页数量很多，但是并不是热点。接着，在剩下的类别中，将同一话题的原始语料集中到同一个文档中并进行分词，并开始计算重复串。

S2：提取重复串。

进一步请参阅图3，其为本发明的步骤S2的步骤流程图。所述步骤S2中具体包括：

S21：依次导入同一话题且已预先分词的语料。

S22：统计非停用词的词频，并对语料中围绕在所述非停用词前后的词语，并分别赋予一个ID。

S23：对非停用词的词频进行判断，若词频小于阈值的，则过滤，否则认定为重复串。

在本步骤S2中，首先依次导入同一话题且已预先分词的语料。为减小模型的时间复杂度，只统计非停用词的词频，然后，对非停用词的词频进行判断，若词频小于阈值的，则过滤，否则认定为重复串。并对语料中，围绕在词语前后的词语，赋予一个ID。例如，当词为“资产”“工商业”‘重组’等词大量出现的时候，认定为这些词是挖掘处理的重复串。

S3：对重复串的前后缀进行匹配。

进一步，请参阅图图4，其为本发明的步骤S3的步骤流程图。所述步骤S3中具体包括：

S31：对重复串进行遍历。

S32：根据记录好的前缀ID和后缀ID，依次统计重复串前缀和后缀同一词语出现的频率。

在本步骤S3中，首先对步骤S2中得到的重复串进行遍历。然后，根据先前记录好的前(后)缀id，依次统计重复串前(后)缀同一词语出现的频率，其中，同一词语对于不同的重复串有不同的id，同一重复串有多个前(后)缀词语。由于记录了重复串的前(后)缀id，在统计词频时，只需在有前后串ID的文本间搜索，无需对整个语料进行遍历，所以大大减少了统计词频的时间。

S4：过滤噪声，生成有意义串。

所述步骤S4中具体为：计算紧密度，若紧密度大于阈值，则将前缀、后缀和重复串进行连接，构成一个有意义串，否则，进行过滤；所述紧密度为前缀、后缀的词频除以对应重复串的词频。

在本步骤S4中，首先，计算紧密度，若紧密度大于阈值，则将前(后)缀和重复串进行连接，构成一个有意义串，否则，过滤。定义紧密度为前(后)缀的词频除以对应重复串的词频，紧密度越接近1，说明这两个词语的稳定性越强，但考虑到有意义串内的词语有可能会出现在语料中其他的地方，所以设定这个阈值小于1。通过这个方法，就可以把类似‘资产重组’这样的稳定词语合并为有意义串，而“工商业重组”这种合并密度不足，不够稳定的组合，会被过滤。

S5：将有意义串进行匹配，获取匹配度最高的有意义串。

进一步请参阅图5，其为本发明的步骤S5的步骤流程图。所述步骤S5中具体包括：

S51：通过textrank技术，计算每一篇文章的关键句，并抽取所有文章的标题。

S52：把关键句和标题存入数据库中，用抽取到的有意义串在所有关键句和标题中进行检索匹配。

S53：根据匹配数进行排序，获取匹配度最高的有意义串，并将该有意义串代表的话题进行展现。

在本步骤S5中，通过textrank技术，对每一篇文章计算该文章的关键句。抽取所有文章的标题。把关键句和标题存入数据库中，用抽取到的有意义串在所有关键句中进行检索匹配。并根据匹配数排序。获取匹配分数最高的一句，作为该有意义串所代表的话题展现。

通过本发明的提取有意义串的方法，可以实现对大规模网页及聊天数据进行热点挖掘。例如，当有一万篇文章或者百万级的聊天话题日志时，如何挖掘出这么多文章及聊天话题中什么是当前讨论得最热门的。如果通过现有的LDA技术，虽然可以得到很多话题的关键词，但是依然无法获得这些词语究竟在表达什么样的内容及信息。

因此，本发明把词这种依然无法表达健全内容的单位，转变为更长的短句，并把重要的热点信息挖掘出来。

另外，本发明还提供了一种用于实现上述方法的提取有意义串的装置。请同时参阅图6，其为本发明的提取有意义串的装置的模块连接框图。本发明还提供了一种提取有意义串的装置，其包括语料获取处理模块1、提取模块2、前后缀匹配模块3、噪声过滤模块4和有意义串匹配模块5。

所述语料获取处理模块1，用于获取原始语料并进行处理。

所述提取模块2，用于提取重复串。

所述前后缀匹配模块3，用于对重复串的前后缀进行匹配。

所述噪声过滤模块4，用于过滤噪声，生成有意义串；

所述有意义串匹配模块5，用于将有意义串进行匹配，获取匹配度最高的有意义串。

进一步，所述语料获取处理模块1，包括：抓取模块11、预处理模块12、聚类模块13和分词模块14。

所述抓取模块11，用于从网络抓取需要进行分析的文本；

所述预处理模块12，用于对非结构化的文本进行预处理和词向量化；

所述聚类模块13，用于根据所述向量对网页进行聚类；

所述分词模块14，用于将同一话题的原始语料集中到同一个文档中并进行分词。

进一步，所述提取模块2中，具体包括：导入模块21、非停用词统计模块22和词频判断模块23。

所述导入模块21，用于依次导入同一话题且已预先分词的语料；

所述非停用词统计模块22，用于统计非停用词的词频，并对语料中围绕在所述非停用词前后的词语，并分别赋予一个ID；

所述词频判断模块23，用于对非停用词的词频进行判断，若词频小于阈值的，则过滤，否则认定为重复串。

进一步，所述前后缀匹配模块3，包括：遍历模块31和前后缀统计模块32。

所述遍历模块31，用于对重复串进行遍历；

所述前后缀统计模块32，用于根据记录好的前缀ID和后缀ID，依次统计重复串前缀和后缀同一词语出现的频率。

进一步，所述噪声过滤模块4具体包括：紧度度计算判断模块41，用于计算紧密度，若紧密度大于阈值，则将前缀、后缀和重复串进行连接，构成一个有意义串，否则，进行过滤；所述紧密度为前缀、后缀的词频除以对应重复串的词频。

进一步，所述有意义串匹配模块5，包括：抽取模块51、关键句和标题匹配模块52和排序模块53。

所述抽取模块51，用于通过textrank技术，计算每一篇文章的关键句，并抽取所有文章的标题；

所述关键句和标题匹配模块52，用于把关键句和标题存入数据库中，用抽取到的有意义串在所有关键句和标题中进行检索匹配；

所述排序模块53，用于根据匹配数进行排序，获取匹配度最高的有意义串，并将该有意义串代表的话题进行展现。

本发明的提取有意义串的装置与上述方法的原理相同，这里故不赘述。

综上，相比于现有技术，本发明通过提取粗粒度的有意义串，匹配出话题的关键句，可以让使用者在进行舆情分析的时候，更快速更准确地挖掘出当前发生的热点话题，从而制定相应的决策，引导舆论的发展。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。