一種獲取領(lǐng)域重要知識點(diǎn)的方法和系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種數(shù)字資源處理領(lǐng)域，具體地說是一種獲取領(lǐng)域重要知識點(diǎn)的方法 和系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 數(shù)字出版資源已成為信息提供的主要方式之一。人們已從紙質(zhì)閱讀大量地轉(zhuǎn)向電 子閱讀。數(shù)字出版資源包含電子圖書、數(shù)字百科全書、數(shù)字期刊、數(shù)字報刊等。數(shù)字出版資 源提供的信息通常比互聯(lián)網(wǎng)更加權(quán)威和正確。因此，如何根據(jù)數(shù)字出版資源的特點(diǎn)提高人 們學(xué)習(xí)或閱讀體驗變得尤為重要。
[0003] 百科全書（Encyclopedia)是介紹人類的全部知識或某一類知識的工具書。往往 按照辭典形式編排（以條目為基本單元），收集各知識領(lǐng)域的名詞、熟語、地名、事件、人物、 著作等。百科全書可以是綜合性的，包含所有領(lǐng)域的相關(guān)內(nèi)容（例如，《大不列顛百科全書》 就是一部著名的綜合性百科全書）。也可以是專業(yè)性的百科全書，如某一個領(lǐng)域的百科全 書，像歷史百科全書、軍事百科全書等，這種某一個領(lǐng)域的百科全書稱為領(lǐng)域百科全書。百 科全書被視為是一個國家和一個時代科學(xué)文化發(fā)展的標(biāo)志。
[0004] 領(lǐng)域百科全書將海量的信息分類，為用戶提供更有針對性的資源。領(lǐng)域百科全書 也是一種重要的數(shù)字出版資源。領(lǐng)域百科全書通常以詞條的方式組織領(lǐng)域信息。領(lǐng)域百科 全書需要包含領(lǐng)域內(nèi)的重要詞條。然而，建設(shè)領(lǐng)域百科全書需要大量人力投入。由于領(lǐng)域 詞條數(shù)目較多，因此通過人工的方式尋找重要的領(lǐng)域詞條不僅耗時，而且容易遺漏一些很 相關(guān)的領(lǐng)域詞條。獲取領(lǐng)域內(nèi)重要的詞條是很重要的工作，但是實(shí)現(xiàn)起來需要花費(fèi)大量的 人力和時間。
[0005] Distributed words representations (分布式詞語表不）在 Rumelhar，D. E., Hinton, G. E. , Williams, R. J. ：Learning Represenations by Back-propagating Errors. Nature 323(6088) :pp533-536(1986)中首次提出，該思想將詞語表示成連續(xù)向 量（continuous vectors)，且在向量空間中，相似詞語的距離更近。Feedforward neural network(前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）是用于學(xué)習(xí)詞向量和語言模型的方法（見Bengio，Y.，Ducharme， R. , Vincent, P. ：A Neural Probabilistic Language Model. Journal of Machine Learning Research 3, ppl 137-1155 (2003))。近來，Mikolov提出 了使用 skip-gram或 CB0W 模型，通過在大量文本上訓(xùn)練簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在短時間內(nèi)得到詞語向量。雖然關(guān)于語義向 量在理論上已經(jīng)有一些研究，但是仍然缺少該技術(shù)的應(yīng)用推廣。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 為此，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于現(xiàn)有技術(shù)中需要人工確定領(lǐng)域內(nèi)的重要詞 條、花費(fèi)較多的人力物力、標(biāo)準(zhǔn)不容易、客觀性差的問題，從而提出一種標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、無需人工 處理的自動的獲取領(lǐng)域重要知識點(diǎn)的方法。
[0007] 為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的提供一種獲取領(lǐng)域重要知識點(diǎn)的方法。
[0008] -種獲取領(lǐng)域重要知識點(diǎn)的方法，包括：
[0009] 對領(lǐng)域文本進(jìn)行分詞，得到分詞結(jié)果；
[0010] 根據(jù)分詞結(jié)果和常用詞，確定候選知識點(diǎn)；
[0011] 確定每個候選知識點(diǎn)的語義向量；
[0012] 計算候選知識點(diǎn)之間的語義相似度，得到相似度矩陣；
[0013] 利用所述相似度矩陣進(jìn)行迭代，確定每個候選知識點(diǎn)的重要度信息；
[0014] 根據(jù)所述重要度信息確定重要知識點(diǎn)。
[0015] -種獲取領(lǐng)域重要知識點(diǎn)的系統(tǒng)，包括：
[0016] 分詞單元：對領(lǐng)域文本進(jìn)行分詞，得到分詞結(jié)果；
[0017] 候選知識點(diǎn)確定單元：根據(jù)分詞結(jié)果和常用詞，確定候選知識點(diǎn)；
[0018] 語義向量確定單元：確定每個候選知識點(diǎn)的語義向量；
[0019] 相似度矩陣建立單元：計算候選知識點(diǎn)之間的語義相似度，得到相似度矩陣；
[0020] 重要度確定單元：利用所述相似度矩陣進(jìn)行迭代，確定每個候選知識點(diǎn)的重要度 信息；
[0021] 重要知識點(diǎn)確定單元：根據(jù)所述重要度信息確定重要知識點(diǎn)。
[0022] 本發(fā)明的上述技術(shù)方案相比現(xiàn)有技術(shù)具有以下優(yōu)點(diǎn)，
[0023] (1)本發(fā)明提供一種獲取領(lǐng)域重要知識點(diǎn)的方法，首先確定領(lǐng)域內(nèi)的候選知識點(diǎn)， 然后計算這些候選知識點(diǎn)的語義向量，根據(jù)每個知識點(diǎn)的語義向量計算得到語義相似度矩 陣，根據(jù)該語義相似度矩陣來計算候選知識點(diǎn)中的重要知識點(diǎn)，這些知識點(diǎn)便是該領(lǐng)域內(nèi) 的重要知識點(diǎn)。當(dāng)建設(shè)或檢查領(lǐng)域百科全書時，可以根據(jù)這些重要知識點(diǎn)來建立詞條，或者 檢查詞條是否完善，將還沒有收錄的重要知識點(diǎn)增加在需要建設(shè)的詞條中，通過這種方式 來完成領(lǐng)域百科全書的詞條的檢查和建設(shè)。大大降低了人工的工作量，節(jié)約了時間成本和 人工成本，且避免了人工檢查的主觀性和標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一帶來的不準(zhǔn)確性，大大提高了效率和 準(zhǔn)確度。
[0024] (2)本發(fā)明所述的獲取領(lǐng)域重要知識點(diǎn)的方法，獲取相似度矩陣時，采用計算候選 知識點(diǎn)語義向量的方法，將知識點(diǎn)的語義信息進(jìn)行量化，通過數(shù)字化的方式來體現(xiàn)其語義 特征，這樣，在后續(xù)對知識點(diǎn)進(jìn)行分析時，可以更加方便，為知識點(diǎn)搜索、推薦、信息過濾等 應(yīng)用提供基礎(chǔ)。
[0025] (3)本發(fā)明所述的獲取領(lǐng)域重要知識點(diǎn)的方法，確定每個候選知識點(diǎn)的重要度信 息時，設(shè)置導(dǎo)航度的初始值；將所述關(guān)聯(lián)度信息與所述導(dǎo)航度的值進(jìn)行迭代，確定權(quán)威度信 息和所述導(dǎo)航度的最終值；根據(jù)所述權(quán)威度信息和所述導(dǎo)航度的最終值，確定所述候選中 每個知識點(diǎn)的重要度信息。該方案中，通過權(quán)威度信息和導(dǎo)航度值進(jìn)行迭代，來逐次逼近， 不僅計算簡單方便，而且充分考慮了該候選知識點(diǎn)與其他候選知識點(diǎn)的關(guān)系，客觀的表征 了該知識點(diǎn)在該領(lǐng)域內(nèi)的重要程度。
[0026] (4)本發(fā)明還提供一種獲取領(lǐng)域重要知識點(diǎn)的系統(tǒng)，包括分詞單元、候選知識點(diǎn)確 定單元、語義向量確定單元、相似度矩陣建立單元、重要度確定單元以及重要知識點(diǎn)確定單 元，根據(jù)該語義相似度矩陣來計算候選知識點(diǎn)中的重要知識點(diǎn)，這些知識點(diǎn)便是該領(lǐng)域內(nèi) 的重要知識點(diǎn)。當(dāng)建設(shè)或檢查領(lǐng)域百科全書時，可以根據(jù)這些重要知識點(diǎn)來建立詞條，或者 檢查詞條是否完善，將還沒有收錄的重要知識點(diǎn)增加在需要建設(shè)的詞條中，通過這種方式 來完成領(lǐng)域百科全書的詞條的檢查和建設(shè)，大大降低了人工的工作量。
【附圖說明】
[0027] 為了使本發(fā)明的內(nèi)容更容易被清楚的理解，下面根據(jù)本發(fā)明的具體實(shí)施例并結(jié)合 附圖，對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明，其中
[0028] 圖1是本發(fā)明的實(shí)施例中獲取領(lǐng)域重要知識點(diǎn)的方法的流程圖；
[0029] 圖2是本發(fā)明實(shí)施例中skip-gram模型的示意圖；
[0030] 圖3是本發(fā)明的實(shí)施例中CB0W模型的示意圖；
[0031] 圖4是本發(fā)明的實(shí)施例中獲取領(lǐng)域重要知識點(diǎn)的系統(tǒng)的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0032] 實(shí)施例1:
[0033] 本實(shí)施例中提供一種獲取領(lǐng)域重要知識點(diǎn)的方法，流程圖如圖1所示。領(lǐng)域內(nèi)的 知識點(diǎn)是指領(lǐng)域內(nèi)的詞語或者詞條，反應(yīng)該領(lǐng)域內(nèi)的知識。獲取領(lǐng)域重要知識點(diǎn)的方法包 括如下過程：
[0034] S1 :對文本進(jìn)行分詞，得到分詞結(jié)果。
[0035] 此處的文本選擇領(lǐng)域內(nèi)的一些數(shù)字資源，為了使得其涵蓋的知識點(diǎn)足夠廣泛，一 般會多選擇一些本領(lǐng)域內(nèi)的電子數(shù)字資源。如對于歷史領(lǐng)域，可以選擇上下五千年、歷代朝 代史等相關(guān)的本領(lǐng)域內(nèi)的電子書。選定領(lǐng)域數(shù)字資源后，從中抽取文本，然后分詞，通過分 詞后，得到大量的詞語，這些詞語既包括本領(lǐng)域中的一些知識點(diǎn)，也包括一些常用的詞語， 如你們、他們、吃飯等等。將分詞后的文件，作為候選文件。
[0036] S2 :根據(jù)分詞結(jié)果和常用詞，確定候選知識點(diǎn)。
[0037] 由于常用詞是經(jīng)常使用的一系列的詞語，通過在上述分詞結(jié)果中，把這部分詞語 去除，就獲得了和領(lǐng)域相關(guān)的詞語，將這些詞語作為候選知識點(diǎn)。此處的常用詞是現(xiàn)有技術(shù) 中已經(jīng)確定好的常用詞。在其他的實(shí)施方式中，還可以通過如下方法來確定常用詞：選擇常 用文本的數(shù)字資源，如生活報紙、生活雜志等數(shù)字資源，對其進(jìn)行分詞（采用停用詞表去除 停用詞，例如采用哈工大停用詞表），將在較多文本中出現(xiàn)的詞語確定為常用詞。在候選文 件中去