摘要
本发明属于自然语言处理领域,公开了基于多特征融合的文本对话连贯性识别系统,包括:数据采集模块,用于采集文本对话数据,并对采集到的数据进行预处理,所述预处理包括清洗、分词、词性标注操作;特征提取模块,用于从输入的文本对话中提取至少一个语言特征和至少一个上下文特征;特征融合模块,用于将所述语言特征和所述上下文特征融合成一个综合特征表示;连贯性识别模块,用于基于融合后的特征对文本对话的连贯性进行识别;连贯性评估模块,用于对连贯性识别结果进行评估;结果输出模块,用于将所述连贯性评估模块的评估结果输出给用户。通过融合多种语言特征和上下文特征,可以更全面地捕捉文本的语义信息,从而提高连贯性识别的准确性。
技术关键词
上下文特征
识别系统
文本
特征提取模块
可视化方式
识别模块
深度学习模型
数据采集模块
输出模块
时间序列信息
依存句法分析
命名实体识别
识别方法
随机梯度下降
分词
词袋模型
支持向量机
分类器
注意力机制
系统为您推荐了相关专利信息
多源遥感数据
多模态特征
合成孔径雷达数据
数字高程模型数据
自动识别方法
海水制冰机
时序
智能控制系统
深度神经网络模型
卷积神经网络模型
识别模型训练方法
视觉特征提取
标注方法
拆解作业
标注管理方法
大语言模型
实体分类模型
三元组
Word2Vec模型
数据特征提取