本發(fā)明涉及自然語言處理，文本語義分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種面向第三方語言文本的語義吻合度評(píng)測(cè)方法和裝置。

背景技術(shù)：

在日常工作和生活中，往往遇到這樣的需求：在不懂第三方國家語言的情況下，想通過網(wǎng)絡(luò)了解同一個(gè)問題在第三方語言的國家里是怎么的狀態(tài)。目前，這個(gè)問題還不能得到有效的解決，主要在于，尚缺乏有效的從中文到第三方國家語言的語義匹配方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供一種以中文為源語言，面向第三方語言的語義吻合度評(píng)測(cè)方法和裝置，基于該方案，使用戶能夠基于中文，較準(zhǔn)確地找到想要的第三方語言描述的同類或類似相關(guān)問題或人、事、物。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出如下技術(shù)方案：一種面向第三方語言文本的語義吻合度評(píng)測(cè)方法，包括：

s1，建立源背景語義模型實(shí)例；

s2，建立與源背景語義模型相對(duì)應(yīng)的拓展背景語義模型實(shí)例；

s3，建立目標(biāo)背景語義模型實(shí)例和語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例；

s4，計(jì)算所述目標(biāo)背景語義模型實(shí)例和目標(biāo)語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例到所述拓展背景語義模型實(shí)例的語義距離，根據(jù)計(jì)算出的語義距離評(píng)測(cè)第三方語言目標(biāo)文本的語義是否與所提供的源語言語義相吻合。

優(yōu)選地，所述源背景語義模型包括模型的應(yīng)用領(lǐng)域和至少一個(gè)第一模型屬性，每個(gè)所述第一模型屬性用二元組(keywordi,weighti)表示，其中，keywordi為源語言關(guān)鍵詞，weighti為keywordi在整個(gè)源背景語義模型中所占有的權(quán)重，i＝(1,2……n)，i,n均為大于等于1的自然數(shù)；所述建立源背景語義模型實(shí)例過程包括：將所述模型的應(yīng)用領(lǐng)域、源語言關(guān)鍵詞和權(quán)重實(shí)例化為具體的字符串值。

優(yōu)選地，建立所述拓展背景語義模型實(shí)例過程包括建立第一拓展模型實(shí)例和第二拓展模型實(shí)例，其中，所述第一拓展模型為源語言經(jīng)中間語言到目標(biāo)語言的拓展模型，所述第二拓展模型為源語言到目標(biāo)語言的拓展模型。

優(yōu)選地，所述第一拓展模型和第二拓展模型結(jié)構(gòu)相同，均包括第一外文翻譯詞列表，及至少一個(gè)第二模型屬性，所述第一外文翻譯詞列表與源背景語義模型的應(yīng)用領(lǐng)域相對(duì)應(yīng)，每個(gè)所述第二模型屬性用三元組(keywordlisti,weighti,αi)表示，其中，keywordlisti為與keywordi相對(duì)應(yīng)的第二外文翻譯詞列表，weighti為keywordi在整個(gè)源背景語義模型中所占有的權(quán)重，αi為源語言關(guān)鍵詞到外文翻譯詞之間的相似度閾值，i＝(1,2……n)，i,n均為大于等于1的自然數(shù)；所述建立拓展背景語義模型實(shí)例過程包括：將所述模型的第一外文翻譯詞列表、第二外文翻譯詞列表、權(quán)重和語義距離閾值實(shí)例化為具體的字符串值。

優(yōu)選地，所述第二外文翻譯詞列表keywordlisti中包括至少一個(gè)單元結(jié)構(gòu)，每個(gè)所述單元結(jié)構(gòu)用二元組(keywordi,propertyi)表示，其中，keywordi為與源背景語義模型中的源語言關(guān)鍵詞相對(duì)應(yīng)的中間語言關(guān)鍵詞或第三方語言關(guān)鍵詞，propertyi為keywordi的詞性，i＝(1,2……n)，i,n均為大于等于1的自然數(shù)。

優(yōu)選地，所述目標(biāo)背景語義模型包括按詞頻降序排列的目標(biāo)文本實(shí)義詞列表，及至少一個(gè)第三模型屬性，每個(gè)所述第三模型屬性用三元組(notationalwordi,propertyi,wfrequencyi)表示，其中，notationalwordi為目標(biāo)文本實(shí)義詞，propertyi為notationalwordi的詞性，wfrequencyi為notationalwordi在目標(biāo)文本中的詞頻，i＝(1,2……n)，i,n均為大于等于1的自然數(shù)；所述建立目標(biāo)背景語義模型實(shí)例過程包括：將所述模型的目標(biāo)文本實(shí)義詞列表、目標(biāo)文本實(shí)義詞notationalwordi、詞性propertyi和詞頻wfrequencyi實(shí)例化為具體的字符串值。

優(yōu)選地，所述目標(biāo)語境結(jié)構(gòu)模型包括按詞頻降序排列的目標(biāo)文本實(shí)義詞列表，及至少一個(gè)第四模型屬性，每個(gè)所述第四模型屬性用notationalwordarraylisti表示，其中，notationalwordarraylisti表示目標(biāo)文本中一個(gè)完整子句的實(shí)義詞結(jié)構(gòu)數(shù)組，i＝(1,2……n)，i,n均為大于等于1的自然數(shù)；所述建立目標(biāo)語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例過程包括：將所述模型的目標(biāo)文本實(shí)義詞列表、實(shí)義詞結(jié)構(gòu)數(shù)組notationalwordarraylisti實(shí)例化為第三方語言中具體的字符串值。

優(yōu)選地，所述實(shí)義詞結(jié)構(gòu)數(shù)組notationalwordarraylisti包括多個(gè)單元結(jié)構(gòu)，每個(gè)所述單元結(jié)構(gòu)用三元組(notationalwordi,propertyi,wfrequencyi)表示，其中，notationalwordi為目標(biāo)文本實(shí)義詞，propertyi為notationalwordi的詞性，wfrequencyi為notationalwordi在目標(biāo)文本中的詞頻，i＝(1,2……n)，i,n均為大于等于1的自然數(shù)。

優(yōu)選地，所述s4包括：

s401，獲得目標(biāo)背景語義模型實(shí)例與第一拓展模型實(shí)例，以及目標(biāo)背景語義模型實(shí)例與第二拓展模型實(shí)例的交集，若兩交集均不為空，則進(jìn)入s402；

s402，計(jì)算目標(biāo)背景語義模型實(shí)例與第一拓展模型實(shí)例，以及目標(biāo)背景語義模型實(shí)例與第二拓展模型實(shí)例的背景語義相關(guān)性；

s403，計(jì)算目標(biāo)語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例與第一拓展模型實(shí)例，以及目標(biāo)語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例與第二拓展模型實(shí)例的句子結(jié)構(gòu)語義相關(guān)性；

s404，計(jì)算目標(biāo)背景語義模型實(shí)例/目標(biāo)語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例與第一拓展模型實(shí)例，以及目標(biāo)背景語義模型實(shí)例/目標(biāo)語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例與第二拓展模型實(shí)例的綜合語義相關(guān)性；然后根據(jù)計(jì)算出的綜合語義相關(guān)性判斷第三方語言目標(biāo)文本是否與當(dāng)前的源背景語義模型實(shí)例語義吻合。

優(yōu)選地，步驟s401中，采用閾值相似度交叉比對(duì)函數(shù)tscc(δ,α,a,b)，結(jié)合交叉語義極值函數(shù)csmvf(a,b,α)進(jìn)行計(jì)算；

步驟s402中，采用所述交叉語義極值函數(shù)csmvf(a,b,α)進(jìn)行計(jì)算；

步驟s403中，采用語境結(jié)構(gòu)模型語義計(jì)算函數(shù)cmssf(a,b,α)進(jìn)行計(jì)算；

步驟s404中，采用綜合語義相關(guān)性評(píng)測(cè)函數(shù)ssrf(a,b,c,d)進(jìn)行計(jì)算；

其中，a，b，c，d為集合變量，δ為集合a，b的交集的勢(shì)，α為相似度閾值，δ,α為可調(diào)參數(shù)。

本發(fā)明還提供了另外一種技術(shù)方案：一種面向第三方語言文本的語義吻合度評(píng)測(cè)裝置，包括：

第一模型實(shí)例構(gòu)建模塊，用于建立源背景語義模型實(shí)例，基于自動(dòng)向?qū)У姆绞?，引?dǎo)用戶創(chuàng)建所想要匹配的中文知識(shí)的語義特征；

第二模型實(shí)例構(gòu)建模塊，用于建立與源背景語義模型相對(duì)應(yīng)的拓展背景語義模型實(shí)例；

第三模型實(shí)例構(gòu)建模塊，用于建立目標(biāo)背景語義模型實(shí)例和語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例；

語義吻合度評(píng)測(cè)模塊，用于計(jì)算目標(biāo)背景語義模型實(shí)例和目標(biāo)語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例分別到拓展背景語義模型實(shí)例的語義距離，并根據(jù)計(jì)算出的語義距離評(píng)測(cè)第三方語言目標(biāo)文本的語義是否與所提供的源語言語義相吻合。

優(yōu)選地，所述第二模型實(shí)例構(gòu)建模塊包括第一拓展模型實(shí)例構(gòu)建模塊和第二拓展模型實(shí)例構(gòu)建模塊，所述第一拓展模型實(shí)例構(gòu)建模塊用于構(gòu)建第一拓展模型，所述第一拓展模型為源語言經(jīng)中間語言到目標(biāo)語言的拓展模型實(shí)例；所述第二拓展模型實(shí)例構(gòu)建模塊用于構(gòu)建第二拓展模型，所述第二拓展模型為源語言到目標(biāo)語言的拓展模型實(shí)例。

優(yōu)選地，所述語義吻合度評(píng)測(cè)模塊包括：

交集計(jì)算模塊，用于獲得目標(biāo)背景語義模型實(shí)例與第一拓展模型實(shí)例，以及目標(biāo)背景語義模型實(shí)例與第二拓展模型實(shí)例的交集；

背景語義相關(guān)性計(jì)算模塊，用于獲得目標(biāo)背景語義模型實(shí)例與第一拓展模型實(shí)例，以及目標(biāo)背景語義模型實(shí)例與第二拓展模型實(shí)例的背景語義相關(guān)性；

句子結(jié)構(gòu)語義相關(guān)性模塊，用于獲得目標(biāo)語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例與第一拓展模型實(shí)例，以及目標(biāo)語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例與第二拓展模型實(shí)例的句子結(jié)構(gòu)語義相關(guān)性；

綜合語義相關(guān)性評(píng)測(cè)模塊，用于計(jì)算目標(biāo)背景語義模型實(shí)例/目標(biāo)語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例與第一拓展模型實(shí)例，以及目標(biāo)背景語義模型實(shí)例/目標(biāo)語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例與第二拓展模型實(shí)例的綜合語義相關(guān)性；然后根據(jù)計(jì)算出的綜合語義相關(guān)性判斷第三方語言目標(biāo)文本是否與當(dāng)前的源背景語義模型實(shí)例語義吻合。

優(yōu)選地，所述交集計(jì)算模塊，采用閾值相似度交叉比對(duì)函數(shù)tscc(δ,α,a,b)，結(jié)合交叉語義極值函數(shù)csmvf(a,b,α)進(jìn)行計(jì)算；

所述背景語義相關(guān)性計(jì)算模塊，采用所述交叉語義極值函數(shù)csmvf(a,b,α)進(jìn)行計(jì)算；

所述句子結(jié)構(gòu)語義相關(guān)性計(jì)算模塊，采用語境結(jié)構(gòu)模型語義計(jì)算函數(shù)cmssf(a,b,α)進(jìn)行計(jì)算；

所述綜合語義相關(guān)性評(píng)測(cè)模塊，采用綜合語義相關(guān)性評(píng)測(cè)函數(shù)ssrf(a,b,c,d)進(jìn)行計(jì)算；

其中，a，b，c，d為集合變量，δ為集合a，b的交集的勢(shì)，α為相似度閾值，δ,α為可調(diào)參數(shù)。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明可實(shí)現(xiàn)以源語言(如中文)對(duì)第三方語言表達(dá)的文本進(jìn)行語義匹配和查找，擴(kuò)大了語義匹配和查找的范圍，大大拓展了知識(shí)的來源渠道。

附圖說明

圖1是本發(fā)明語義吻合度評(píng)測(cè)方法的流程示意圖；

圖2是本發(fā)明源背景語義模型的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3是本發(fā)明拓展背景語義模型的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4是本發(fā)明第二外文翻譯詞列表的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5是本發(fā)明目標(biāo)背景語義模型的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖6是本發(fā)明目標(biāo)語境結(jié)構(gòu)模型的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖7是本發(fā)明實(shí)義詞結(jié)構(gòu)數(shù)組的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖8是本發(fā)明步驟s4的流程示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整的描述。

本發(fā)明實(shí)施例所揭示的一種面向第三方語言文本的語義吻合度評(píng)測(cè)方法及裝置，實(shí)現(xiàn)以中文為源語言，面向第三方語言文本進(jìn)行語義匹配和查找，當(dāng)然不限于源語言為中文，也可是其他語種。

如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例所揭示的一種面向第三方語言文本的語義吻合度評(píng)測(cè)方法，包括以下步驟：

s1，建立中文背景語義模型實(shí)例。

具體地，本發(fā)明實(shí)施例中，中文背景語義模型定義為如圖2所示結(jié)構(gòu)，以表格形式表示，在該表格中包括：第一類屬和至少一個(gè)第一模型屬性，第一類屬用變量xxx表示，表示整個(gè)中文背景語義模型所屬的應(yīng)用領(lǐng)域；每個(gè)第一模型屬性用二元組(keywordi,weighti)表示，其中，keywordi為中文關(guān)鍵詞，weighti為keywordi在整個(gè)中文背景語義模型中所占的權(quán)重。

建立中文背景語義模型實(shí)例的過程即為將模型中的類屬xxx、源語言關(guān)鍵詞keywordi,權(quán)重weighti實(shí)例化為具體的字符串值。

s2，建立與中文背景語義模型對(duì)應(yīng)的外文拓展背景語義模型實(shí)例。

具體地，建立外文拓展背景語義模型實(shí)例包括兩個(gè)過程，即建立第一拓展模型實(shí)例和第二拓展模型實(shí)例，第一拓展模型實(shí)例建立為源語言經(jīng)中間語言(如英文)到第三方語言的拓展模型實(shí)例(en2rdemi)，另一個(gè)就是直接建立中文到第三方語言的拓展模型實(shí)例(rdemi)。

在本發(fā)明實(shí)施例中，第一拓展模型及第二拓展模型均定義為如圖3和圖4所示結(jié)構(gòu)，同樣以表格形式但不限于表格形式，在圖3所示表格中包括：第二類屬和至少一個(gè)第二模型屬性，第二類屬用變量xxx-list表示，表示第一外文翻譯詞列表，第一外文翻譯詞列表與中文背景語義模型所屬的應(yīng)用領(lǐng)域(xxx)相對(duì)應(yīng)，每個(gè)第二模型屬性用三元組(keywordlisti,weighti,αi)表示，其中，keywordlisti為上述中文關(guān)鍵詞keywordi對(duì)應(yīng)的第二外文翻譯詞列表，且表內(nèi)的翻譯詞與中文關(guān)鍵詞keywordi同義，weighti為keywordi在整個(gè)中文背景語義模型中所占的權(quán)重，αi為第二外文翻譯詞列表keywordlisti與對(duì)應(yīng)的中文關(guān)鍵詞keywordi之間的相似度閾值，一般，第二外文翻譯詞列表keywordlisti與中文關(guān)鍵詞keywordi之間的語義距離小于αi，且兩者之間的語義距離越小，說明兩者的語義越接近。

優(yōu)選地，第二外文翻譯詞列表keywordlisti定義為如圖4示結(jié)構(gòu)，同樣以表格形式但不限于表格形式表示，在該表格中包括至少一個(gè)單元結(jié)構(gòu)，每個(gè)單元結(jié)構(gòu)用二元組(keywordi,propertyi)表示，其中，keywordi為與中文背景語義模型中的中文關(guān)鍵詞相對(duì)應(yīng)的英文關(guān)鍵詞或第三方目標(biāo)語言關(guān)鍵詞，propertyi為keywordi的詞性。

建立外文拓展背景語義模型實(shí)例的過程(即包括建立中文經(jīng)英文到第三方語言的拓展模型實(shí)例和建立中文到第三方語言的拓展模型實(shí)例過程)具體為：將模型中的第一外文翻譯詞列表xxx-list、第二外文翻譯詞列表keywordlisti、權(quán)重weighti和相似度閾值αi實(shí)例化為第三方語言中具體的字符串值，得到en2rdemi和rdemi。

s3，建立第三方語言目標(biāo)文本的背景語義模型實(shí)例(rdbmi)和語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例(rdscmi)。

具體地，本發(fā)明實(shí)施例中，第三方語言目標(biāo)文本的背景語義模型定義為如圖5所示結(jié)構(gòu)，同樣以表格形式表示，圖5所示表格中包括第三方語言目標(biāo)文本的實(shí)義詞列表及至少一個(gè)第三模型屬性，目標(biāo)文本實(shí)義詞列表也用變量xxx-list表示；每個(gè)屬性用三元組(notationalwordi,propertyi,wfrequencyi)表示，其中，notationalwordi為第三方語言目標(biāo)文本中的實(shí)義詞，propertyi為第三方語言目標(biāo)文本中的實(shí)義詞notationalwordi的詞性，wfrequencyi為實(shí)義詞notationalwordi在第三方語言目標(biāo)文本中的詞頻。目標(biāo)文本實(shí)義詞列表中的目標(biāo)文本實(shí)義詞notationalwordi優(yōu)選按詞頻wfrequencyi降序排列。

建立第三方語言目標(biāo)文本的背景語義模型實(shí)例的過程即為將模型中的目標(biāo)文本實(shí)義詞列表xxx-list、目標(biāo)文本中的實(shí)義詞notationalwordi,詞性propertyi,詞頻wfrequencyi實(shí)例化為第三方語言中具體的字符串值，得到rdbmi。

本發(fā)明實(shí)施例中，第三方語言目標(biāo)文本的語境結(jié)構(gòu)模型定義為如圖6和圖7所示結(jié)構(gòu)，也是以表格形式表示，在圖6所示表格中包括第三方語言目標(biāo)文本的實(shí)義詞列表，及至少一個(gè)第四模型屬性，目標(biāo)文本實(shí)義詞列表同樣用變量xxx-list表示；每個(gè)第四模型屬性用三元組notationalwordarraylisti表示，notationalwordarraylisti表示目標(biāo)文本中一個(gè)完整子句的實(shí)義詞結(jié)構(gòu)數(shù)組。

優(yōu)選地，如圖7所示，目標(biāo)文本中一個(gè)完整子句的實(shí)義詞結(jié)構(gòu)數(shù)組notationalwordarraylisti包括多個(gè)單元結(jié)構(gòu)，每個(gè)單元結(jié)構(gòu)用三元組(notationalwordi,propertyi,wfrequencyi)表示，其中，notationalwordi為第三方語言目標(biāo)文本中的實(shí)義詞，propertyi為第三方語言目標(biāo)文本中的實(shí)義詞notationalwordi的詞性，wfrequencyi為實(shí)義詞notationalwordi在第三方語言目標(biāo)文本中的詞頻。目標(biāo)文本實(shí)義詞列表中的目標(biāo)文本實(shí)義詞notationalwordi優(yōu)選按詞頻wfrequencyi降序排列。

建立第三方語言目標(biāo)文本的語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例的過程即為將模型中的實(shí)義詞列表xxx-list和實(shí)義詞結(jié)構(gòu)數(shù)組notationalwordarraylisti實(shí)例化為第三方語言中具體的字符串值，得到rdscmi。

s4，計(jì)算第三方語言目標(biāo)文本的背景語義模型實(shí)例(rdbmi)和目標(biāo)語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例(rdscmi)分別到外文拓展背景語義模型實(shí)例(rdemi和en2rdemi)的語義距離，并以此評(píng)測(cè)第三方語言文本的語義是否與所提供的中文語義吻合。

具體地，如圖8所示，包括以下幾個(gè)步驟：

s401，獲得第三方語言目標(biāo)文本的背景語義模型實(shí)例(rdbmi)與第二拓展模型實(shí)例(rdemi)，以及第三方語言目標(biāo)文本的背景語義模型實(shí)例(rdbmi)與第一拓展模型實(shí)例(en2rdemi)的交集。

具體地，在交叉語義極值函數(shù)csmvf(a,b,α)滿足一定條件的基礎(chǔ)下，使用閾值相似度交叉比對(duì)函數(shù)tscc(δ,α,a,b)來分別獲得rdbmi和rdemi，以及rdbmi和en2rdemi的交集，定義計(jì)算出的rdbmi與rdemi的交集為φ1，rdbmi與rdemi的交集為φ2，即：

tscc(δ,α,rdbmi,rdemi)＝φ1；

tscc(δ,α,rdbmi,en2rdemi)＝φ2；

如果φ1為空或者φ2為空，也就是說明當(dāng)前第三方語言目標(biāo)文本與當(dāng)前的中文背景語義模型實(shí)例語義不吻合，則停止計(jì)算；否則，繼續(xù)下一步步驟s402。

其中，閾值相似度交叉比對(duì)函數(shù)tscc(δ,α,a,b)定義為：

如果令csmvf(a,b,α)≥α，且|a∩b|≥δ；其中，δ為集合a，b的交集的勢(shì)，α為相似度閾值，δ,α為可調(diào)參數(shù)。

交叉語義極值函數(shù)csmvf(a,b,α)定義為：

ak∈a,|a|為a的勢(shì)；

且1≤m,i≤|b|，有semanticdisval(ak,bi)≥semanticdisval(ak,bm)且semanticdisval(ak,bi)≥α且bi∈b且bm∈b。

semanticdisval(ai，bi)定義為：關(guān)鍵詞ai，bi在關(guān)鍵詞本體庫中依據(jù)語義距離計(jì)算所得語義相似度數(shù)值。

s402，計(jì)算第三方語言目標(biāo)文本的背景語義模型實(shí)例(rdbmi)與第二拓展模型實(shí)例(rdemi)，以及第三方語言目標(biāo)文本的背景語義模型實(shí)例(rdbmi)與第一拓展模型實(shí)例(en2rdemi)的背景語義相關(guān)性。

具體地，采用上述交叉語義極值函數(shù)csmvf(a,b,α)計(jì)算rdbmi和rdemi，以及rdbmi和en2rdemi的背景語義相關(guān)性，交叉語義極值函數(shù)csmvf(a,b,α)的定義可具體參照上述描述，這里不再贅述。

s403，計(jì)算第三方語言目標(biāo)文本的語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例(rdscmi)與第二拓展模型實(shí)例(rdemi)，以及第三方語言目標(biāo)文本的語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例(rdscmi)與第一拓展模型實(shí)例(en2rdemi)的句子結(jié)構(gòu)語義相關(guān)性。

具體地，采用語境結(jié)構(gòu)模型語義計(jì)算函數(shù)cmssf(a,b,α)來計(jì)算rdscmi和rdemi，rdscmi和en2rdemi的句子結(jié)構(gòu)語義相關(guān)性。

語境結(jié)構(gòu)模型語義計(jì)算函數(shù)cmssf(a,b,α)定義為：

函數(shù)中，n為rdscmi模型結(jié)構(gòu)中屬性下實(shí)義詞結(jié)構(gòu)數(shù)組notationalwordarraylisti的數(shù)目，sssf為參照model2計(jì)算單個(gè)語句結(jié)構(gòu)語義的函數(shù)，δ為調(diào)和參數(shù)，sentencenumber_rd為第三方網(wǎng)絡(luò)文本中的實(shí)際所含單個(gè)語句數(shù)；

其中，n為array_keywordsi數(shù)組的長度，θ為model2中與nwi最相似的那個(gè)，同在外文拓展背景語義模型中所帶權(quán)重(即圖3單元結(jié)構(gòu)中的weighti)，nwi為array_keywordsi中的元素中的實(shí)義詞；ε：如果nwi與最相似的詞的詞性相同，取值ρ，否則，取值σ，其中ρ和σ都是調(diào)和參數(shù)；

s403，計(jì)算第三方語言目標(biāo)文本的背景語義模型實(shí)例(rdbmi)/語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例(rdscmi)與第二拓展模型實(shí)例(rdemi)，以及第三方語言目標(biāo)文本的背景語義模型實(shí)例(rdbmi)/語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例(rdscmi)與第一拓展模型實(shí)例(en2rdemi)的綜合語義相關(guān)性，然后根據(jù)計(jì)算出的綜合語義相關(guān)性判斷第三方語言目標(biāo)文本是否與當(dāng)前的中文背景語義模型實(shí)例語義吻合。

具體地，采用綜合語義相關(guān)性評(píng)測(cè)函數(shù)ssrf(a,b)來計(jì)算rdbmi/rdscmi與rdemi，以及rdbmi/rdscmi與en2rdemi的綜合語義相關(guān)性。

綜合語義相關(guān)性評(píng)測(cè)函數(shù)ssrf(a,b,c,d)定義為：

若sssrf(rdscmi,rdbmi,rdemi,enemi)≥ω，則認(rèn)為第三方語言目標(biāo)文本的語義與當(dāng)前的中文背景語義模型實(shí)例的語義相吻合，否則，認(rèn)為二者不吻合，其中，ω為可調(diào)參數(shù)。

需要說明的是，上述i＝1,2……n，其中，i,n均為大于等于1的自然數(shù)。

本發(fā)明所提供一種面向第三方語言文本的語義吻合度評(píng)測(cè)裝置，包括：

第一模型實(shí)例構(gòu)建模塊，用于建立源背景語義模型實(shí)例，基于自動(dòng)向?qū)У姆绞?，引?dǎo)用戶創(chuàng)建所想要匹配的中文知識(shí)的語義特征。

具體地，第一模型實(shí)例構(gòu)建模塊構(gòu)建的中文背景語義模型結(jié)構(gòu)見上述具體描述，第一模型實(shí)例構(gòu)建模塊用于將模型的應(yīng)用領(lǐng)域、源語言關(guān)鍵詞和權(quán)重實(shí)例化為具體的字符串值。

第二模型實(shí)例構(gòu)建模塊，用于建立與源背景語義模型相對(duì)應(yīng)的拓展背景語義模型實(shí)例。

具體地，第二模型實(shí)例構(gòu)建模塊包括第一拓展模型實(shí)例構(gòu)建模塊和第二拓展模型實(shí)例構(gòu)建模塊，第一拓展模型實(shí)例構(gòu)建模塊用于構(gòu)建第一拓展模型，第一拓展模型為中間語言到目標(biāo)語言的拓展模型實(shí)例；第二拓展模型實(shí)例構(gòu)建模塊用于構(gòu)建第二拓展模型，第二拓展模型為源語言到目標(biāo)語言的拓展模型實(shí)例。

第一拓展模型和第二拓展模型的結(jié)構(gòu)相同，詳見上面描述，第二模型實(shí)例構(gòu)建模塊用于將模型的第一外文翻譯詞列表、第二外文翻譯詞列表、權(quán)重和相似度閾值實(shí)例化為第三方語言中具體的字符串值。

第三模型實(shí)例構(gòu)建模塊，用于建立目標(biāo)背景語義模型實(shí)例和語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例。

目標(biāo)背景語義模型和語境結(jié)構(gòu)模型的結(jié)構(gòu)詳見上面描述，第三模型實(shí)例構(gòu)建模塊用于將目標(biāo)背景語義模型中的目標(biāo)文本實(shí)義詞列表、目標(biāo)文本實(shí)義詞notationalwordi、詞性propertyi和詞頻wfrequencyi實(shí)例化為第三方語言中具體的字符串值，以及用于將目標(biāo)語境結(jié)構(gòu)模型中的目標(biāo)文本實(shí)義詞列表、實(shí)義詞結(jié)構(gòu)數(shù)組notationalwordarraylisti實(shí)例化為第三方語言中具體的字符串值。

語義吻合度評(píng)測(cè)模塊，用于計(jì)算目標(biāo)背景語義模型實(shí)例和目標(biāo)語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例分別到拓展背景語義模型實(shí)例的語義距離，并根據(jù)計(jì)算出的語義距離評(píng)測(cè)第三方語言目標(biāo)文本的語義是否與所提供的源語言語義相吻合。

具體地，語義吻合度評(píng)測(cè)模塊包括：

交集計(jì)算模塊，用于獲得目標(biāo)背景語義模型實(shí)例與第一拓展模型實(shí)例，以及目標(biāo)背景語義模型實(shí)例與第二拓展模型實(shí)例的交集；

背景語義相關(guān)性計(jì)算模塊，用于獲得目標(biāo)背景語義模型實(shí)例與第一拓展模型實(shí)例，以及目標(biāo)背景語義模型實(shí)例與第二拓展模型實(shí)例的背景語義相關(guān)性；

句子結(jié)構(gòu)語義相關(guān)性，用于獲得目標(biāo)語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例與第一拓展模型實(shí)例，以及目標(biāo)語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例與第二拓展模型實(shí)例的句子結(jié)構(gòu)語義相關(guān)性；

綜合語義相關(guān)性評(píng)測(cè)模塊，用于目標(biāo)背景語義模型實(shí)例/目標(biāo)語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例與第一拓展模型實(shí)例，以及目標(biāo)背景語義模型實(shí)例/目標(biāo)語境結(jié)構(gòu)模型實(shí)例與第二拓展模型實(shí)例的綜合語義相關(guān)性；然后根據(jù)計(jì)算出的綜合語義相關(guān)性判斷第三方語言目標(biāo)文本是否與當(dāng)前的源背景語義模型實(shí)例語義吻合。

優(yōu)選地，交集計(jì)算模塊，采用閾值相似度交叉比對(duì)函數(shù)tscc(δ,α,a,b)，結(jié)合交叉語義極值函數(shù)csmvf(a,b,α)進(jìn)行計(jì)算。

背景語義相關(guān)性計(jì)算模塊，采用所述交叉語義極值函數(shù)csmvf(a,b,α)進(jìn)行計(jì)算。

句子結(jié)構(gòu)語義相關(guān)性計(jì)算模塊，采用語境結(jié)構(gòu)模型語義計(jì)算函數(shù)cmssf(a,b,α)進(jìn)行計(jì)算。

綜合語義相關(guān)性評(píng)測(cè)模塊，采用綜合語義相關(guān)性評(píng)測(cè)函數(shù)ssrf(a,b,c,d)進(jìn)行計(jì)算。

其中，a，b，c，d為集合變量，δ為集合a，b的交集的勢(shì)，α為相似度閾值，δ,α為可調(diào)參數(shù)。

上述這些函數(shù)在評(píng)測(cè)方法中均有詳細(xì)描述，便不再贅述。

本發(fā)明的技術(shù)內(nèi)容及技術(shù)特征已揭示如上，然而熟悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員仍可能基于本發(fā)明的教示及揭示而作種種不背離本發(fā)明精神的替換及修飾，因此，本發(fā)明保護(hù)范圍應(yīng)不限于實(shí)施例所揭示的內(nèi)容，而應(yīng)包括各種不背離本發(fā)明的替換及修飾，并為本專利申請(qǐng)權(quán)利要求所涵蓋。