СПОСОБ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ КЛАССИФИКАТОРА И РАСПОЗНАВАНИЯ ТИПА

1. Способ обучения классификатора, содержащий:
извлечение образцов фраз, содержащих целевое ключевое слово, из информации для отбора;
присвоение бинарных меток образцам фраз, чтобы получить обучающее множество образцов на основе принадлежности каждого из образцов фраз целевому классу;
разбиение на слова каждого образца фразы в обучающем множестве образцов, чтобы получить множество слов;
выделение заданного характеристического множества из множества слов, при этом заданное характеристическое множество содержит по меньшей мере одно характеристическое слово;
построение классификатора на основе характеристических слов в заданном характеристическом множестве; и
обучение классификатора на основе результатов присвоения бинарных меток в обучающем множестве образцов.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что выделение заданного характеристического множества из множества слов содержит:
выделение заданного характеристического множества из множества слов на основе критерия хи-квадрат; или
выделение заданного характеристического множества из множества слов на основе прироста информации.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что построение классификатора на основе характеристических слов в заданном характеристическом множестве содержит:
построение байесовского наивного классификатора с характеристическими словами в заданном характеристическом множестве, причем в байесовском наивном классификаторе соответствующие характеристические слова являются независимыми друг от друга.
4. Способ по п. 3, отличающийся тем, что обучение классификатора на основе результатов присвоения бинарных меток в обучающем множестве образцов содержит:
для каждого характеристического слова в байесовском наивном классификаторе – вычисление первой условной вероятности того, что фразы, содержащие характеристическое слово, принадлежат целевому классу, и вычисление второй условной вероятности того, что фразы, содержащие характеристическое слово, не принадлежат целевому классу, на основе результатов присвоения бинарных меток в обучающем множестве образцов; и
получение обученного байесовского наивного классификатора на основе соответствующих характеристических слов, первой условной вероятности и второй условной вероятности.
5. Способ распознавания типа, содержащий:
выделение фраз, содержащих целевое ключевое слово, из исходной информации;
формирование характеристического множества из исходной информации на основе характеристических слов, которые принадлежат к заданному характеристическому множеству, в выделенных фразах, при этом выделение характеристических слов в заданном характеристическом множестве производят на основе результатов разбиения на слова образцов фраз, содержащих целевое ключевое слово;
ввод характеристического множества исходной информации в обученный классификатор для предсказания, причем указанный классификатор предварительно строят на основе характеристических слов в заданном характеристическом множестве; и
получение результата предсказания классификатора, при этом результат предсказания представляет, принадлежит ли исходная информация целевому классу.
6. Способ по п. 5, отличающийся тем, что ввод характеристического множества исходной информации в обученный классификатор для предсказания содержит:
вычисление первой вероятности предсказания того, что исходная информация принадлежит целевому классу, и второй вероятности предсказания того, что исходная информация не принадлежит целевому классу, путем ввода каждого характеристического слова в характеристическом множестве исходной информации в обученный байесовский наивный классификатор;
предсказание, принадлежит ли исходная информация целевому классу на основе соотношения численных значений первой вероятности предсказания и второй вероятности предсказания;
при этом байесовский наивный классификатор содержит первую условную вероятность и вторую условную вероятность каждого характеристического слова, причем первая условная вероятность – это вероятность того, что фразы, содержащие характеристическое слово, принадлежат целевому классу, а вторая условная вероятность – это вероятность того, что фразы, содержащие характеристическое слово, не принадлежат целевому классу.
7. Способ по п. 5 или 6, отличающийся тем, что дополнительно содержит:
извлечение целевой информации из исходной информации, когда получено предсказание, что исходная информация принадлежит целевому классу.
8. Способ по п. 7, отличающийся тем, что целевая информация представляет собой дату рождения, а извлечение целевой информации из исходной информации содержит:
выделение даты рождения из исходной информации посредством надлежащего выражения; или
выделение даты приема исходной информации в качестве даты рождения.
9. Устройство для обучения классификатора, содержащее:
модуль выделения фраз, выполненный с возможностью извлечения образцов фраз, содержащих целевое ключевое слово, из информации для отбора;
модуль присвоения меток фразам, выполненный с возможностью присвоения образцам фраз бинарных меток, чтобы получить обучающее множество образцов на основе принадлежности каждого образца фразы целевому классу;
модуль разбиения фраз на слова, выполненный с возможностью разбиения на слова каждого образца фразы в обучающем множестве образцов, чтобы получить множество слов;
модуль выделения характеристических слов, выполненный с возможностью выделения заданного характеристического множества из множества слов, при этом заданное характеристическое множество содержит по меньшей мере одно характеристическое слово;
модуль построения классификатора, выполненный с возможностью построения классификатора на основе характеристических слов в заданном характеристическом множестве; и
модуль обучения классификатора, выполненный с возможностью обучения классификатора на основе результатов присвоения бинарных меток в обучающем множестве образцов.
10. Устройство по п. 9, отличающееся тем, что
модуль выделения характеристических слов выполнен с возможностью выделения заданного характеристического множества из множества слов на основе критерия хи-квадрат; или
модуль выделения характеристических слов выполнен с возможностью выделения заданного характеристического множества из множества слов на основе прироста информации.
11. Устройство по п. 9, отличающееся тем, что
модуль построения классификатора выполнен с возможностью построения байесовского наивного классификатора с характеристическими словами в заданном характеристическом множестве, причем в байесовском наивном классификаторе соответствующие характеристические слова являются независимыми друг от друга.
12. Устройство по п. 11, отличающееся тем, что модуль обучения классификатора содержит:
вычислительный субмодуль, выполненный с возможностью вычисления первой условной вероятности того, что фразы, содержащие характеристическое слово, принадлежат целевому классу, и второй условной вероятности того, что фразы, содержащие характеристическое слово, не принадлежат целевому классу, для каждого характеристического слова в байесовском наивном классификаторе на основе результатов присвоения бинарных меток в обучающем множестве образцов; и
обучающий субмодуль, выполненный с возможностью получения обученного байесовского наивного классификатора на основе каждого характеристического слова, первой условной вероятности и второй условной вероятности.
13. Устройство для распознавания типа, содержащее:
модуль исходного выделения, выполненный с возможностью выделения фраз, содержащих целевое ключевое слово, из исходной информации;
модуль характеристического выделения, выполненный с возможностью формирования характеристического множества исходной информации на основе характеристических слов в выделенных фразах, которые принадлежат характеристическому множеству, причем выделение характеристических слов в заданном характеристическом множестве производится на основе результатов разбиения на слова образца фразы, содержащей целевое ключевое слово;
модуль характеристического ввода, выполненный с возможностью ввода характеристического множества исходной информации в обученный классификатор для предсказания, причем классификатор предварительно построен на основе характеристических слов в заданном характеристическом множестве; и
модуль получения результата, выполненный с возможностью получения результата предсказания классификатора, который представляет, принадлежит ли исходная информация целевому классу.
14. Устройство по п. 13, отличающееся тем, что модуль характеристического ввода содержит:
вычислительный субмодуль, выполненный с возможностью вычисления первой вероятности предсказания того, что исходная информация принадлежит целевому классу, и второй вероятности предсказания того, что исходная информация не принадлежит целевому классу, путем ввода каждого характеристического слова характеристического множества исходной информации в обученный байесовский наивный классификатор; и
субмодуль предсказания, выполненный с возможностью предсказания того, принадлежит ли исходная информация целевому классу на основе соотношения численных значений первой вероятности предсказания и второй вероятности предсказания;
причем обученный байесовский наивный классификатор содержит первую условную вероятность и вторую условную вероятность каждого характеристического слова, при этом первая условная вероятность – это вероятность того, что фразы, содержащие характеристическое слово, принадлежат целевому классу, а вторая условная вероятность – это вероятность того, что фразы, содержащие характеристическое слово, не принадлежат целевому классу.
15. Устройство по п. 13 или 14, отличающееся тем, что дополнительно содержит:
модуль извлечения информации, выполненный с возможностью извлечения целевой информации из исходной информации, когда получено предсказание, что исходная информация принадлежит целевому классу.
16. Устройство по п. 15, отличающееся тем, что целевая информация представляет собой дату рождения, и
модуль извлечения информации выполнен с возможностью извлечения даты рождения из исходной информации посредством надлежащего выражения; или
модуль извлечения информации выполнен с возможностью извлечения даты приема исходной информации в качестве даты рождения.
17. Устройство для обучения классификатора, содержащее:
процессор; и
память для хранения инструкций, исполняемых процессором, при этом процессор выполнен с возможностью:
извлечения образцов фраз, содержащих целевое ключевое слово из информации для отбора;
присвоения бинарных меток образцам фраз, чтобы получить обучающее множество образцов на основе принадлежности каждого образца фразы целевому классу;
разбиения на слова каждого образца фразы в обучающем множестве образцов, чтобы получить множество слов;
выделения заданного характеристического множества из множества слов, причем множество характеристических слов содержит по меньшей мере одно характеристическое слово;
построения классификатора на основе характеристических слов в заданном характеристическом множестве; и
обучения классификатора на основе результатов присвоения бинарных меток в обучающем множестве образцов.
18. Устройство для распознавания типа, содержащее:
процессор; и
память для хранения инструкций, исполняемых процессором, при этом процессор выполнен с возможностью:
извлечения фраз, содержащих ключевое слово из исходной информации;
формирования характеристического множества из исходной информации на основе характеристических слов, которые принадлежат к характеристическому множеству, в выделенных фразах, при этом выделение характеристических слов в заданном характеристическом множестве производится на основе результатов разбиения на слова образцов фраз, содержащих целевое ключевое слово;
ввода характеристического множества исходной информации в обученный классификатор для предсказания, причем указанный классификатор предварительно построен на основе характеристических слов в заданном характеристическом множестве; и
получения результата предсказания классификатора, при этом результат предсказания представляет, принадлежит ли исходная информация целевому классу.