(57)【要約】      （修正有）【課題】コストが高く効率が低い手動編集の方法による文章をリハーサル方法に対して効率的である、人力への依存性を低減し、テキストリハーサルの効率を向上させる新しいテキストリハーサル方法を提供する。【解決手段】方法は、原初テキスト中の各原初語句に対して、原初語句に含まれた各原初単語の同義単語および予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、原初語句中の各原初単語の同義単語に対して選別を行うステップと、原初語句中の各原初単語の同義単語を順次に接続して、原初語句のリハーサル語句を取得するステップと、を実行する。【選択図】図１
2019212287.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストリハーサル方法であって、
原初テキスト中の各原初語句に対して、当該原初語句に含まれた各原初単語の同義単語および予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、当該原初語句中の各原初単語の同義単語に対して選別を行うステップと、
当該原初語句中の各原初単語の同義単語を順次に接続して、当該原初語句のリハーサル語句を取得するステップと、を含む、
ことを特徴とするテキストリハーサル方法。
【請求項２】
当該原初語句に含まれた各原初単語の同義単語および予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、当該原初語句中の各原初単語の同義単語に対して選別を行うステップは、
予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、当該原初語句中の現在原初単語の現在同義単語と後続原初単語の後続同義単語とが連続して出現する確率を決定するステップと、
現在同義単語と後続同義単語とが連続して出現する確率に基づいて、後続原初単語の同義単語に対して選別を行うステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載のテキストリハーサル方法。
【請求項３】
現在同義単語と後続同義単語とが連続して出現する確率に基づいて、後続原初単語の同義単語に対して選別を行うステップは、
現在同義単語と後続同義単語とによって構成された各同義単語グループを決定するステップと、
現在同義単語と後続同義単語とが連続して出現する確率に基づいて、各同義単語グループの確率を決定するステップと、
確率が大きい所定の数の同義単語グループを選択し、確率が小さいその他の同義単語グループを除去するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項２に記載のテキストリハーサル方法。
【請求項４】
現在同義単語と後続同義単語とが連続して出現する確率に基づいて、後続原初単語の同義単語に対して選別を行った後に、
後続原初単語中の尾部原初単語を新たな現在原初単語として、新たな後続原初単語に対して当該原初語句が終了するまで同義単語の選別操作を実行するステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項２に記載のテキストリハーサル方法。
【請求項５】
当該原初語句に含まれた各原初単語の同義単語および予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、当該原初語句中の各原初単語の同義単語に対して選別を行う前に、
各サンプルテキストに含まれた単語のベクトル表現を決定するステップと、
各サンプルテキストに含まれた単語のベクトル表現を利用して、ＬＳＴＭモデルを訓練して、異なる単語が連続して出現する確率を取得するステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項１に記載のテキストリハーサル方法。
【請求項６】
当該原初語句に含まれた各原初単語の同義単語および予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、当該原初語句中の各原初単語の同義単語に対して選別を行う前に、
単語ライブラリ中の各単語の単語ベクトル表現を決定するステップと、
単語ライブラリ中の異なる単語の単語ベクトル表現間のコサイン類似度に基づいて、単語ライブラリ中の各単語の同義単語を取得するステップと、をさらに含む、
ことを特徴とする請求項１に記載のテキストリハーサル方法。
【請求項７】
テキストリハーサル装置であって、
原初テキスト中の各原初語句に対して、当該原初語句に含まれた各原初単語の同義単語および予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、当該原初語句中の各原初単語の同義単語に対して選別を行うための同義単語選別モジュールと、
当該原初語句中の各原初単語の同義単語を順次に接続して、当該原初語句のリハーサル語句を取得するためのリハーサル語句決定モジュールと、を備える、
ことを特徴とするテキストリハーサル装置。
【請求項８】
サーバであって、
一つまたは複数のプロセッサと、
一つまたは複数のプログラムを記憶するための記憶装置と、を備え、
前記一つまたは複数のプログラムが前記一つまたは複数のプロセッサによって実行される場合、前記一つまたは複数のプロセッサが請求項１乃至６のいずれかに記載のテキストリハーサル方法を実現するように構成される、
ことを特徴とするサーバ。
【請求項９】
コンピュータプログラムが記憶されている記憶媒体であって、
当該プログラムがプロセッサによって実行される場合、請求項１乃至６のいずれかに記載のテキストリハーサル方法が実現される、
ことを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
［技術分野］
本発明は、自然言語処理技術の分野に関し、特に、テキストリハーサル方法、装置、サーバ、及び記憶媒体に関する。
［背景技術］
情報化時代において、データはますます重要になっている。したがって、コンテンツの生態学の構築の文脈では、独自のコンテンツリソースを構築することが非常に重要であり、テキストリハーサルがコンテンツリソースを構築する重要な方法である。
【０００２】
現在のところ、主に手動編集の方法によって文章をリハーサルしているが、手動リハーサルは、以下のような欠点が存在する。すなわち、多くの人的資源および経済的消費を引き起こし、異なる主観偏りによって往々にしてテキストリハーサルの最終的な効果に影響を与えるため主観性が強く、人手が限られて一般的には全てのテキストをリハーサルすることができないため限定性があり、コストが高く且つ効率が低いため複雑で非効率的である。したがって、人に依存しない新しいテキストリハーサル方法を提供することが非常に必要である。
［発明の概要］
本発明の実施例は、人力への依存性を低減し、テキストリハーサルの効率を向上させるテキストリハーサル方法、装置、サーバ、及び記憶媒体を提供する。
【０００３】
第１の態様によると、本発明の実施例は、テキストリハーサル方法を提供し、当該方法は、
原初テキスト中の各原初語句に対して、当該原初語句に含まれた各原初単語の同義単語および予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、当該原初語句中の各原初単語の同義単語に対して選別を行うステップと、
当該原初語句中の各原初単語の同義単語を順次に接続して、当該原初語句のリハーサル語句を取得するステップと、を含む。
【０００４】
第２の態様によると、本発明の実施例は、テキストリハーサル装置をさらに提供し、当該装置は、
原初テキスト中の各原初語句に対して、当該原初語句に含まれた各原初単語の同義単語および予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、当該原初語句中の各原初単語の同義単語に対して選別を行うための同義単語選別モジュールと、
当該原初語句中の各原初単語の同義単語を順次に接続して、当該原初語句のリハーサル語句を取得するためのリハーサル語句決定モジュールと、を備える。
【０００５】
第３の態様によると、本発明の実施例は、サーバをさらに提供し、当該サーバは、
一つまたは複数のプロセッサと、
一つまたは複数のプログラムを記憶するための記憶装置とを備え、
前記一つまたは複数のプログラムが前記一つまたは複数のプロセッサによって実行される場合、前記一つまたは複数のプロセッサが第１の態様のいずれかに記載のテキストリハーサル方法を実現するように構成される。
【０００６】
第４の態様によると、本発明の実施例は、コンピュータプログラムが記憶されている記憶媒体をさらに提供し、当該プログラムがプロセッサによって実行される場合、第１の態様のいずれかに記載のテキストリハーサル方法が実現される。
【０００７】
本発明の実施例によって提供されるテキストリハーサル方法、装置、サーバ、及び記憶媒体によると、テキストリハーサルを実行しようとする原初テキスト中の各原初語句に対して、当該原初語句に含まれた各原初単語の同義単語および予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、当該原初語句中の各原初単語の同義単語に対して選別を行い、選別後の各原初単語の同義単語を順次に接続して、当該原初語句のリハーサル語句を得て、原初テキストのリハーサルテキストをさらに取得する。当該方法によると、人力への依存性を低減し、著作権のリスクを回避する同時に、テキストリハーサルの効率を向上させた。
【０００８】
本発明の他の特徴、目的、及び利点は、以下の添付図面を参照した限定的でない実施例に対する詳しい説明により、明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施例１によって提供されるテキストリハーサル方法のフローチャートである。
【図２Ａ】本発明の実施例２によって提供されるテキストリハーサル方法のフローチャートである。
【図２Ｂ】本発明の実施例２によって提供されるテキストリハーサルのアーキテクチャの模式図である。
【図３】本発明の実施例３によって提供されるテキストリハーサル方法のフローチャートである。
【図４】本発明の実施例４によって提供されるテキストリハーサル装置の構成のブロック図である。
【図５】本発明の実施例５によって提供されるサーバの構成の模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付図面および実施例に結びつけて、本発明に対してさらに詳細に説明する。ここで説明する具体的な実施例は、本発明を解釈するためだけに用いられ、本発明を限定するものではないことを理解することができる。また、説明の便利のために、添付図面には、すべての内容を示すことではなく、本発明に関連される部分のみを示すことを、さらに説明する必要がある。
【００１１】
実施例１
図１は、本発明の実施例１によって提供されるテキストリハーサル方法のフローチャートである、本実施例は、ＡＧＣ（Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ  Ｃｏｎｔｅｎｔ：文章自動生成）プロジェクトにおけるネットワーク原データのテキストリハーサルに適用される。当該方法は、本発明の実施例によって提供されるテキストリハーサル装置によって実行され、当該装置は、ソフトウェア及び／又はハードウェアの方法を採用して実現されることができる。図１を参照すると、当該方法は、具体的に、Ｓ１１０〜Ｓ１２０を含む。
【００１２】
Ｓ１１０において、原初テキスト中の各原初語句に対して、当該原初語句に含まれた各原初単語の同義単語および予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、当該原初語句中の各原初単語の同義単語に対して選別を行う。
【００１３】
その中、同義単語とは、原初単語が持っている意味と同じ意味である単語を指し、一つの原初単語は、少なくとも一つの同義単語に対応されることができる。例として、一つの常用単語とそれに対応される同義単語との単語ライブラリを予め構築し、語句分割（Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）、単語分割等に方法で原初語句を処理して、原初語句に含まれた各原初単語を得た後、各原初単語を単語ライブラリ中に順次に入力することによって、各原初単語に対応される同義単語をマッチングして取得することができる。また、大量の常用単語をニューラルネットワークモデル中に予め入力して訓練を行って、一つの同義単語決定モデルを決定して、原初語句に含まれた各原初単語を同義単語決定モデル中に順次に入力することによって、各原初単語に対応される同義単語を取得することもできる。
【００１４】
異なる単語が連続して出現する確率とは、二つまたは複数の隣接単語が同時に出現される確率を指し、大量のサンプルファイルを統計して取得することができ、ローカルの予め設定したファイル内に永続的に記憶することができる。例として、二つまたは複数の単語の連続して出現する確率を決定しようとする場合、対応される単語をローカルの予め設定したファイル内に直接入力して検索することによって、該当する単語が連続して出現する確率を取得することができる。
【００１５】
具体的に、原初語句に含まれた各原初単語の同義単語を決定した後、予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、各原初単語の同義単語が連続して出現する確率を決定し、降順でソートして、まず、確率のランキングが前にいる所定の数を選択して、候補の同義単語とすることができる。その後、語句の一貫性、意味等に基づいて、選択された各原初単語の候補同義単語に対して積集合演算を実行して、原初語句中の各原初単語の同義単語を一意に決定することができる。
【００１６】
例として、当該原初語句に含まれた各原初単語の同義単語および予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、当該原初語句中の各原初単語の同義単語に対して選別を行うステップは、予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、当該原初語句中の現在原初単語の現在同義単語と後続原初単語の後続同義単語とが連続して出現する確率を決定するステップと、現在同義単語と後続同義単語とが連続して出現する確率に基づいて、後続原初単語の同義単語に対して選別を行うステップとを含んでもよい。
【００１７】
その中、後続原初単語とは、原初語句中で現在原初単語の後に位置する原初単語を指す。後続原初単語の数は、一つであってもよいし、複数であってもよい。例えば、現在原初単語の次の一つの原初単語を後続原初単語としてもよいし、現在原初単語の次の一つの原初単語およびさらなる次の一つの原初単語をいずれも後続原初単語としてもよい。
【００１８】
原初語句がＡＢＣＤEであり、Ａが現在原初単語であり、Ｂが後続原初単語である例を挙げると、同義単語を決定する過程は以下のようである。すなわち、Ａの同義単語である現在同義単語はａ１であり、対応されるＢは後続原初単語であり、Ｂを予め構築した常用単語とそれに対応される同義単語との単語ライブラリに入力した後、得られるＢの同義単語はｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４及びｂ５である。ａ１ｂ１、ａ１ｂ２、ａ１ｂ３、ａ１ｂ４及びａ１ｂ５を、それぞれローカルに予め設置した、異なる単語が連続して出現する確率を記憶するためのファイル内に入力して、対応される連続して出現する確率を出力する。ｂ１のような、連続して出現する確率が最大である対応されるＢ中の同義単語を、Ｂの同義単語とする。例として、後続に得られるリハーサル語句の一貫性を確保するために、三つのような確率が大きい所定の数の対応されるＢ中の同義単語を選別して、候補同義単語とする。その後、再び語句の一貫性、意味等に基づいて、Ｂの同義単語を一意に決定する。
【００１９】
Ｓ１２０において、当該原初語句中の各原初単語の同義単語を順次に接続させて、当該原初語句のリハーサル語句を取得する。
その中、リハーサル語句とは、原初語句の意味と同一な語句を指し、原初語句の置き換え語句である。
【００２０】
具体的に、選択された各原初単語の同義単語が一意ではない場合、原初語句の複数のリハーサル語句を取得することができる。また、以下の方法によってリハーサル語句を選別してもよい。すなわち、語句の一貫性、意味等に基づいて、選択された各原初単語の同義単語に対して積集合演算を行い、さらに、原初語句中の各原初単語の同義単語を一意に決定する。原初語句中の各原初単語の接続順次に従って、各原初単語の同義単語を順次に接続して、原初語句のリハーサル語句を取得する。選択された各原初単語の同義単語が一意である場合、直接、原初語句中の各原初単語の接続順次に従って、各原初単語の同義単語を順次に接続して、原初語句のリハーサル語句を取得する。
【００２１】
本発明の実施例によって提供されるテキストリハーサル方法によると、テキストリハーサルを実行しようとする原初テキスト中の各原初語句に対して、当該原初語句に含まれた各原初単語の同義単語および予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、当該原初語句中の各原初単語の同義単語に対して選別を行い、選別後の各原初単語の同義単語を順次に接続して、当該原初語句のリハーサル語句を得て、原初テキストのリハーサルテキストをさらに取得する。当該方法によると、人力への依存性を低減し、著作権のリスクを回避する同時に、テキストリハーサルの効率を向上させた。
【００２２】
実施例２
図２Ａは、本発明の実施例２によって提供されるテキストリハーサル方法のフローチャートである。当該方法は、本発明の実施例１を基に、さらに、最適化されている。図２Ａを参照すると、当該方法は、具体的に、Ｓ２１０〜Ｓ２６０を含んでもよい。
【００２３】
Ｓ２１０において、原初テキスト中の各原初語句に対して、予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、当該原初語句中の現在原初単語の現在同義単語と後続原初単語の後続同義単語とが連続して出現する確率を決定する。
【００２４】
Ｓ２２０において、現在同義単語と後続同義単語とによって構成された各同義単語グループを決定する。
その中、同義単語グループは、二つまたは二つ以上の同義単語から構成される。
【００２５】
例として、原初語句がｘｙｚである場合、ｘに対応される同義単語は{ｘ０、ｘ１、ｘ２}であり、ｙに対応される同義単語は{ｙ０、ｙ１、ｙ２、ｙ３}であり、ｚに対応される同義単語は{ｚ０、ｚ１}である。現在原初単語はｘであり、対応される後続原初単語はｙである。オプションとして、二つの単語をウインドウとすると、現在同義単語と後続同義単語とによって構成される各同義単語グループは、（ｘ０、ｙ０）、（ｘ０、ｙ１）、（ｘ０、ｙ２）、（ｘ０、ｙ３）、（ｘ１、ｙ０）…（ｘ２、ｙ３）である。同義単語グループに含まれた単語の数は、ウインドウと正の関係があり、実際の原初語句の複雑程度等の状況に基づいて修正できることを、説明する必要がある。
【００２６】
Ｓ２３０において、現在同義単語と後続同義単語とが連続して出現する確率に基づいて、各同義単語グループの確率を決定する。
その中、同義単語グループの確率とは、二つまたは二つ以上の同義単語が連続して出現する確率を指す。具体的に、各同義単語グループをローカルに予め設置した、異なる単語が連続して出現する確率を記憶するためのファイル内に順次に入力して、各同義単語グループの確率を出力する。例えば、（ｘ０、ｙ０）、（ｘ０、ｙ１）、（ｘ０、ｙ２）、（ｘ０、ｙ３）、（ｘ１、ｙ０）…（ｘ２、ｙ３）の確率を出力して、降順でソートする。
【００２７】
Ｓ２４０において、確率が大きい所定の数の同義単語グループを選択し、確率が小さいその他の同義単語グループを除去する。
その中、所定の数とは、予め設定した参考数を指し、構成された同義単語グループの数および各同義単語グループの確率等の状況に基づいて、修正することができる。
【００２８】
具体的に、各同義単語グループを、決定した確率に基づいて、降順の方式にソートして、前に配列された所定の数の同義単語グループを選別して、候補同義単語グループとする。例として、同義単語の確率が同一である場合が存在すると、対応される同義単語を並列にソートして、所定の数中の一つ又は複数とする。
【００２９】
Ｓ２５０において、後続原初単語中の尾部原初単語を新たな現在原初単語として、新たな後続原初単語に対して当該原初語句が終了するまで同義単語の選別操作を実行する。
その中、後続原初単語中の尾部原初単語とは、後続原初単語に属し、且つ、後続原初単語の最後に位置する単語を指す。原初語句がＡＢＣＤEである例を挙げて説明すれば、三つの単語をウインドウとし、現在原初単語がＡであり、対応される後続原初単語がＢＣである場合、後続原初単語中の尾部原初単語はＣである。Ｃを新たな現在原初単語とすると、対応される新たな後続原初単語はＤEである。
【００３０】
例として、二つの単語をウインドウとすると、後続原初単語中の尾部原初単語は、後続原初単語自身である。具体的に、以上で説明した原初語句がｘｙｚである例を挙げて説明する。現在原初単語がｘであり、対応される後続原初単語がｙのみである場合、後続原初単語中の尾部原初単語はｙである。ｙを新たな現在原初単語として、新たな後続原初単語ｚに対して、同義単語の選別を実行する。この流れに従って、当該原初語句に対する処理が終了されるまで、新たな後続原初単語に対して、次第に、同義単語の選別を実行する。
【００３１】
例えば、図２Ｂを参照して、以上で説明した原初語句がｘｙｚである例を説明する。現在原初単語がｘであり、対応される後続原初単語がｙであり、現在同義単語と後続同義単語とによって構成された各同義単語グループに対して、確率が最大である前の三つを選択して候補同義単語グループとし、選択された前の三つが（ｘ０、ｙ０）、（ｘ１、ｙ０）及び（ｘ２、ｙ０）である場合、対応されて選択されたｙの同義単語はｙ０である。これに応じて、ｙは新たな現在原初単語であり、ｚは新たな後続原初単語であり、ｙの同義単語とｚの同義単語とによって構成される各同義単語グループは、（ｙ０、ｚ０）および（ｙ０、ｚ１）である。同様に、ｙの同義単語とｚの同義単語とによって構成された同義単語グループの中から確率が最大である前の三つを選択して、即ち、（ｙ０、ｚ０）および（ｙ０、ｚ１）を選択して、候補同義単語グループとする。
【００３２】
Ｓ２６０において、当該原初語句中の各原初単語の同義単語を順次に接続させて、当該原初語句のリハーサル語句を取得する。
例として、原初語句中の各原初単語の接続順次に従って、得点が一番高い各同義単語グループから構成された語句を、最終のリハーサル語句とする。例えば、以上で説明した原初語句ｘｙｚに対して選択された各同義単語グループがそれぞれ（ｘ０、ｙ０）、（ｙ０、ｚ０）及び（ｙ０、ｚ１）であり、各同義単語グループを順次に接続して得られた二つのリハーサル語句は、ｘ０ｙ０ｚ０及びｘ０ｙ０ｚ１である。語句の一貫性、意味、使用習慣及び各同義単語グループの確率等に基づいて、総合的に評価して、最終に、原初語句に対応されるリハーサル語句を一意に決定する。
【００３３】
本発明の実施例によって提供されるテキストリハーサル方法によると、テキストリハーサルを実行しようとする原初テキスト中の各原初語句に対して、当該原初語句に含まれた各原初単語の同義単語および予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、二つの同義単語から構成された同義単語グループを単位として、原初語句中の各原初単語の同義単語に対して選別を行って、得点が一番高い各同義単語グループから構成された語句を最終のリハーサル語句とし、さらに、原初テキストのリハーサルテキストを取得する。当該方法によると、人力への依存性を低減し、著作権のリスクを回避する同時に、テキストリハーサルの効率を向上させた。
【００３４】
実施例３
図３は、本発明の実施例３によって提供されるテキストリハーサル方法のフローチャートである。当該方法は、本発明の実施例を基に、さらに、最適化されている。図３を参照すると、当該方法は、具体的に、Ｓ３１０〜Ｓ３６０を含んでもよい。
【００３５】
Ｓ３１０において、単語ライブラリ中の各単語の単語ベクトル表現を決定する。
その中、単語の単語ベクトル表現とは、ベクトル空間における一つの単語の表現を指し、言語をモデル化して取得することができ、例えば、各単語を、テキスト深度表現モデルであるｗｏｒｄ２ｖｅｃｔｏｒを使用して訓練させて、Ｋ次元の実数ベクトルにマッピングすることができ、その中、Ｋは通常モデル中のハイパーパラメータである。
【００３６】
具体的に、まず、コーパスとして大量の百科事典のエントリデータを取得し、すべてのデータに対して語句分割および単語分割処理を行い、その後、すべてのデータの単語頻度を統計して、常用単語ライブラリとして単語頻度が一番高い前の２０万個の単語を取得する。常用単語ライブラリの各単語に対して、一つの３００次元の単語ベクトルを構築し、また、各単語ベクトルの中の各次元に対して、ランダムな０〜１で初期化し、初期化して得られる初期化単語ベクトルをｗｏｒｄ２ｖｅｃｔｏｒに入力して訓練させて、２０万個の単語の単語ベクトルを取得する。この過程において、隠れ層は、実際には一つの検索テーブルに相当し、初期化して得られた初期化単語ベクトルと隠れ層重み行列とを乗算することは、実際には重み行列の特定の行を取ることであり、出力が入力した単語の単語ベクトルである。
【００３７】
Ｓ３２０において、単語ライブラリ中の異なる単語の単語ベクトル表現間のコサイン類似度に基づいて、単語ライブラリ中の各単語の同義単語を取得する。
その中、コサイン類似度は、二つの個体間の差の尺度とするベクトル空間における二つのベクトルの間の夾角のコサイン値である。例として、コサイン値が大きいほど、夾角は小なくなり、二つの個体は類似している。
【００３８】
具体的に、得られた２０万個の単語の単語ベクトルに対して、二つずつ、コサイン類似度を計算して、各単語に対応される同義単語を取得する。各単語に対応される同義単語は少なくとも一つあるため、同義単語グループと呼んでもよい。
【００３９】
なお、ユークリッド距離の算出を使用して、単語間の意味類似度を判断してもよく、距離が大きいほど、類似度は小さくなる。
Ｓ３３０において、各サンプルテキストに含まれた単語のベクトル表現を決定する。
【００４０】
その中、各サンプルテキストは、大量の百科事典からのエントリデータであってもよいし、その他の手段によって得られた文章データ等であってもよい。
具体的に、まず、２０万個の文章データを取得し、すべての文章データに対して語句分割、単語分割、及び単語と単語の間をスペースを使用して接続処理を行った後、予め得られた２０万個の常用単語ライブラリを、すべての文章中の単語と比較して、非常用単語を決定し、非常用単語を<ｕＮＫ>で置き換え、語句中の数字をＮに置き換え、すべての文章データ中の単語に対してｗｏｒｄ２ｖｅｃｔｏｒを使用して訓練させて、すべての文章データに含まれた単語のベクトル表現を取得する。
【００４１】
Ｓ３４０において、各サンプルテキストに含まれた単語のベクトル表現を利用して、ＬＳＴＭモデルを訓練させて、異なる単語が連続して出現する確率を取得する。
その中、ＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ−Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ、長・短期記憶モデル）は、特別なＲＮＮ（ＲｅｃｕｒｒｅＮｔ  Ｎｅｕｒａｌ  ＮｅｔｗｏｒＫ、循環ニューラルネットワーク）モデルであり、RＮＮモデルの勾配が分散された問題を解決するために提案されたものであり、入力ベクトル表現を圧縮して、出力を予測することができる。
【００４２】
具体的に、決定した各サンプルテキストに含まれた単語のベクトル表現をＬＳＴＭモデル中に入力して、訓練させて、各単語が連続して出現する確率を最終的に出力し、ローカルに予め設定したファイル内に永続的に記憶する。
【００４３】
Ｓ３５０において、原初テキスト中の各原初語句に対して、当該原初語句に含まれた各原初単語の同義単語および予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、当該原初語句中の各原初単語の同義単語に対して選別を行う。
【００４４】
Ｓ３６０において、当該原初語句中の各原初単語の同義単語を順次に接続させて、当該原初語句のリハーサル語句を取得する。
本実施例において、単語ライブラリ中の各単語の同義単語を決定するステップＳ３１０およびＳ３２０と、異なる単語が連続して出現する確率を取得するステップＳ３３０およびＳ３４０との間には、優先順位がないことを、説明する必要がある。本実施例において提供する順次であってもよいし、まず異なる単語が連続して出現する確率を取得するステップＳ３３０およびＳ３４０を実行してから、単語ライブラリ中の各単語の同義単語を決定するステップＳ３１０およびＳ３２０を実行してもよいし、また、二つの過程を同時に実行してもよい。
【００４５】
本発明の実施例によって提供されるテキストリハーサルの方法によると、まず、ｗｏｒｄ２ｖｅｃｔｏｒを使用して単語ライブラリ中の各単語の単語ベクトル表現を決定し、また、コサイン類似度を利用して単語ライブラリ中の各単語の同義単語を得て、ＬＳＴＭモデルを利用して異なる単語が連続して出現する確率を得た後に、テキストリハーサルを実行しようとする原初テキスト中の各原初語句に対して、原初語句に含まれた各原初単語の同義単語および予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、当該原初語句中の各原初単語の同義単語に対して選別を行って、選別後の各原初単語の同義単語を順次に接続して、当該原初語句のリハーサル語句を得て、原初テキストのリハーサルテキストをさらに取得する。当該方法によると、人力への依存性を低減し、著作権のリスクを回避する同時に、テキストリハーサルの効率を向上させた。
【００４６】
実施例４
図４は、本発明の実施例４によって提供されるテキストリハーサル装置の構成のブロック図である。当該装置は、本発明のいずれかの実施例によって提供されるテキストリハーサル方法を実行することができ、方法の実行に対応される機能モジュールおよび有益な効果を備える。図４に示したように、当該装置は、同義単語選別モジュール４１０とリハーサル語句決定モジュール４２０とを備えてもよい。
【００４７】
同義単語選別モジュール４１０は、原初テキスト中の各原初語句に対して、当該原初語句に含まれた各原初単語の同義単語および予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、当該原初語句中の各原初単語の同義単語に対して選別を行う。
【００４８】
リハーサル語句決定モジュール４２０は、当該原初語句中の各原初単語の同義単語を順次に接続させて、当該原初語句のリハーサル語句を取得する。
本発明の実施例によって提供されるテキストリハーサル装置によると、テキストリハーサルを実行しようとする原初テキスト中の各原初語句に対して、当該原初語句に含まれた各原初単語の同義単語および予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、当該原初語句中の各原初単語の同義単語に対して選別を行い、選別後の各原初単語の同義単語を順次に接続して、当該原初語句のリハーサル語句を得て、原初テキストのリハーサルテキストをさらに取得する。当該装置は、人力への依存性を低減し、著作権のリスクを回避する同時に、テキストリハーサルの効率を向上させた。
【００４９】
オプションとして、同義単語選別モジュール４１０は、連続確率決定ユニットと同義単語選別ユニットとを備えてもよい。
連続確率決定ユニットは、予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、当該原初語句中の現在原初単語の現在同義単語と後続原初単語の後続同義単語とが連続して出現する確率を決定する。
【００５０】
同義単語選別ユニットは、現在同義単語と後続同義単語とが連続して出現する確率に基づいて、後続原初単語の同義単語に対して選別を行う。
例として、同義単語選別ユニットは、具体的に、現在同義単語と後続同義単語とによって構成された各同義単語グループを決定し、現在同義単語と後続同義単語とが連続して出現する確率に基づいて、各同義単語グループの確率を決定し、確率が大きい所定の数の同義単語グループを選択し、確率が小さいその他の同義単語グループを除去してもよい。
【００５１】
例として、同義単語選別モジュール４１０は、さらに、現在同義単語と後続同義単語とが連続して出現する確率に基づいて、後続原初単語の同義単語に対して選別を行った後に、後続原初単語中の尾部原初単語を新たな現在原初単語として、新たな後続原初単語に対して当該原初語句が終了するまで同義単語の選別操作を実行してもよい。
【００５２】
オプションとして、上記の装置は、単語ベクトル表現決定モジュールと連続確率決定モジュールとをさらに備えてもよい。
単語ベクトル表現決定モジュールは、当該原初語句に含まれた各原初単語の同義単語および予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、当該原初語句中の各原初単語の同義単語に対して選別を行う前に、各サンプルテキストに含まれた単語のベクトル表現を決定する。
【００５３】
連続確率決定モジュールは、各サンプルテキストに含まれた単語のベクトル表現を利用して、ＬＳＴＭモデルを訓練させて、異なる単語が連続して出現する確率を取得する。
例として、上記の装置は単語ベクトル表現決定モジュールと同義単語決定モジュールとをさらに備えてもよい。
【００５４】
単語ベクトル表現決定モジュールは、当該原初語句に含まれた各原初単語の同義単語および予め決定された異なる単語が連続して出現する確率に基づいて、当該原初語句中の各原初単語の同義単語に対して選別を行う前に、単語ライブラリ中の各単語の単語ベクトル表現を決定する。
【００５５】
同義単語決定モジュールは、単語ライブラリ中の異なる単語の単語ベクトル表現間のコサイン類似度に基づいて、単語ライブラリ中の各単語の同義単語を取得する。
実施例５
図５は、本発明の実施例５によって提供されるサーバの構成の模式図である。図５は、本発明の実施形態を実現するための例示的なサーバ１２のブロック図を示した。図５に示したサーバ１２は、一つの例だけであり、本発明の実施例の機能及び使用範囲に制限を加えるべきではない。
【００５６】
図５に示したように、当該サーバ１２は、汎用計算装置の形態で具体化されている。当該サーバ１２の構成要素は、一つまたは複数のプロセッサまたは処理ユニット１６、システムメモリ２８、互いに異なるシステム構成要素（システムメモリ２８および処理ユニット１６を含む）を接続するバス１８を備えるが、これらに限定されない。
【００５７】
バス１８は、メモリバスまたはメモリコントローラ、周辺バス、グラフィックスアクセラレーションポート、プロセッサ、またはさまざまなバス構造のいずれかを使用するローカルバスを含む、いくつかのタイプのバス構造のうちの１つまたは複数を表す。例えば、これらのアーキテクチャには、業界標準アーキテクチャ（ＩＳＡ）バス、マイクロチャネルアーキテクチャ（ＭＡＣ）バス、拡張ＩＳＡバス、ビデオエレクトロニクス標準協会（ＶＥＳＡ）ローカルバス、および周辺構成要素相互接続（ＰＣＩ）バスが含まれるが、これらに限定されない。
【００５８】
サーバ１２は、通常、様々なコンピュータシステム可読媒体を含む。これらの媒体は、揮発性および不揮発性媒体、取り外し可能および取り外し不能媒体を含む、サーバ１２によってアクセスされ取得する任意の利用可能な媒体であってもよい。
【００５９】
システムメモリ２８は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）３０及び／又はキャッシュメモリ３２などの揮発性メモリの形態のコンピュータシステム可読媒体を含んでもよい。サーバ１２は、他の取り外し可能／取り外し不能、揮発性／不揮発性のコンピュータシステム記憶媒体をさらに含んでもよい。ほんの一例として、記憶システム３４は、取り外し不能の不揮発性磁気媒体（図５には示されず、一般に「ハードディスクドライブ」と呼ばれる）を読み書きするために使用されてもよい。図５には示されていないが、取り外し可能の不揮発性磁気ディスク（例えば、「フロッピーディスク」）に読み書きするための磁気ディスクドライブ、および取り外し可能の不揮発性光ディスク（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ,ＤＶＤ−ＲＯＭまたは他の光学式媒体）に読み書きするための光ディスクドライブを提供してもよい。これらの場合、各ドライブは、一つまたは複数のデータ媒体インターフェースを介してバス１８に接続されてもよい。システムメモリ２８は、本発明の各実施例の機能を実行するように構成されたプログラムモジュールのセット（例えば、少なくとも一つの）を有する少なくとも一つのプログラム製品を含んでもよい。
【００６０】
１セット（少なくとも一つ）のプログラムモジュール４２を有するプログラム／ユーティリティ４０は、例えば、システムメモリ２８に記憶されてもよい。このようなプログラムモジュール４２は、オペレーティングシステム、一つまたは複数のアプリケーションプログラム、他のプログラムモジュール、およびプログラムデータを含むが、これらに限定されない。これらの例のそれぞれまたはいくつかの組み合わせには、ネットワーク環境の実装が含まれてもよい。プログラムモジュール４２は、通常、本発明に記載された実施例の機能及び／又は方法を実行する。
【００６１】
サーバ１２は、また、一つまたは複数の外部装置１４（例えば、キーボード、ポインティングデバイス、ディスプレイ２４など）と通信してもよく、ユーザが当該外部装置と対話するようにする一つまたは複数の装置と通信してもよく、及び／又は、当該サーバ１２が一つまたは複数の他の計算装置と通信するようにする任意の装置（例えば、ネットワークカード、モデムなど）と通信してもよい。このような通信は、入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース２２を介して行われてもよい。また、サーバ１２は、ネットワークアダプタ２０を介して、一つまたは複数のネットワーク（例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、及び／又は、インターネットなどの公衆ネットワーク）と通信してもよい。図示のように、ネットワークアダプタ２０は、バス１８を介してサーバ１２の他のモジュールと通信する。図面には示されていないが、サーバ１２に結び付けて、他のハードウェア及び／又はソフトウェアモジュールを使用してもよく、これらのハードウェア及び／又はソフトウェアモジュールは、マイクロコード、デバイスドライブ、冗長処理ユニット、外部磁気ディスクドライブアレイ、ＲＡＩＤシステム、テープドライブ、およびデータバックアップストレージシステムなどを含むが、これらに限定されないことを理解させたい。
【００６２】
処理ユニット１６は、システムメモリ２８に記憶されたプログラムを実行することによって、様々な機能アプリケーションおよびデータ処理を実行し、例えば、本発明の実施例によって提供されるテキストリハーサル方法を実現する。
【００６３】
実施例６
本発明の実施例６は、コンピュータプログラムが記憶されている、コンピュータ可読記憶媒体をさらに提供する。当該プログラムがプロセッサによって実行されると、上記の実施例の中のいずれかのテキストリハーサル方法を実現することができる。
【００６４】
本発明の実施例のコンピュータ記憶媒体は、一つまたは複数のコンピュータ可読媒体の任意の組み合わせを使用してもよい。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体またはコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電子、磁気、光、電磁気、赤外線、または半導体のシステム、装置、またはデバイス、あるいはこれらの任意の組み合わせであってもよいが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例（非網羅的リスト）には、一つまたは複数のワイヤを有する電気接続、携帯式コンピュータ磁気ディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ(ＲＯＭ)、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ(EPROMまたはフラッシュメモリ)、光ファイバ、携帯用コンパクトディスク読み出し専用メモリ(ＣＤ−ＲＯＭ)、光記憶装置、磁気記憶装置、または上記の任意の適切な組み合わせが含まれる。本明細書では、コンピュータ可読記憶媒体は、プログラムを含む又は記憶することができる任意の有形の媒体であってもよい。当該プログラムは、命令実行システム、装置、またはデバイスによって使用されるか、または、これらと結びつけて使用されてもよい。
【００６５】
コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読プログラムコードを搬送するための、ベースバンド内で伝搬されるかまたは搬送波の一部として伝搬されるデータ信号を含んでもよい。このように伝搬されるデータ信号は、電磁気信号、光信号、または上記の任意の適切な組み合わせなどの様々な形態を含むが、これらに限定されない。コンピュータ可読信号媒体は、また、命令実行システム、装置、またはデバイスによって使用されるかまたはこれらと結びつけて使用されるためのプログラムを送信、伝搬、または伝送することができる、コンピュータ可読記憶媒体以外の任意のコンピュータ可読媒体であってもよい。
【００６６】
コンピュータ可読媒体に含まれたプログラムコードは、無線、ワイヤ、光ファイバケーブル、ＲＦなど、または上記の任意の適切な組み合わせを含むがこれらに限定されない任意の適切な媒体によって伝送してもよい。
【００６７】
本発明の動作を実行するためのコンピュータプログラムコードは、一つまたは複数のプログラミング言語またはそれらの組み合わせでコーディングしてもよい。前記プログラミング言語は、Ｊａｖａ（登録商標）、ＳｍａｌｌｔａｌＫ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語を含み、また、「Ｃ」言語または類似のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語も含む。プログラムコードは、完全にユーザコンピュータ上で実行されるか、一部がユーザコンピュータ上で実行されるか、一つの単独のソフトウェアパッケージとして実行されるか、一部がユーザコンピュータ上で実行され、もう一部分がリモートコンピュータ上で実行されるか、または、完全にリモートコンピュータまたはサーバ上で実行されてもよい。リモートコンピュータの場合、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク(ＬＡＮ)またはワイドエリアネットワーク(ＷＡＮ)を含む任意の種類のネットワークを介してユーザコンピュータに接続してもよいし、または、（例えば、インターネットを介して接続するインターネットサービスプロバイダを使用して）外部コンピュータに接続してもよい。
【００６８】
上記の実施例の番号は、説明のみを目的としており、実施例の長所および短所を表すものではない。
当業者には明らかなように、上記の本発明の各モジュールまたは各ステップは、単一の計算装置上に集中されるか、または複数の計算装置から構成されたネットワーク上に分散されてもよく、汎用の計算装置によって実現される。オプションとして、それらは、コンピュータ装置によって実行できるプログラムコードによって実現され、これらのプログラムコードを記憶装置に記憶して計算装置によって実行される。または、それらは、それぞれ集積回路モジュールに別々に製造されるか、またはそれらの中の複数のモジュールまたはステップを個別の集積回路モジュールに製造して実現してもよい。したがって、本発明は、ハードウェアとソフトウェアのいかなる特定の組み合わせに限定されない。
【００６９】
本明細書における様々な実施例は漸進的に説明され、各実施例は他の実施例との相違点に焦点を合わせて説明されており、様々な実施例間の同一または類似の部分は互いに参照されることがある。
【００７０】
以上の説明は、本発明の好ましい実施例だけであり、本発明を限定するものではなく、当業者にとっては本発明に対して様々な変形や変更を実施することができる。本発明の精神および範囲内でなされたいかなる修正、均等な置き換え、改良なども本発明の範囲内に含まれることが意図されている。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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