【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然语言处理(nlp)，具体是多语言环境中基于线性混合效应模型的语义理解系统。
技术介绍
1、在全球化和多文化交流日益频繁的今天，理解不同语言环境下的语义内容是提高交流效率和准确性的关键。现有技术如机器翻译和语义分析往往忽视了个体差异和上下文影响，这限制了它们在实际应用中的效果。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供多语言环境中基于线性混合效应模型的语义理解系统，包括数据收集单元、处理单元和语义输出单元；
2、所述数据收集单元获取待识别文本，以及用户背景信息，并传输至处理单元；
3、所述处理单元存储有线性混合效应模型；
4、所述线性混合效应模型基于用户背景信息，基于固定效应和随机效应对待识别文本进行处理，得到语义识别结果，并传输至语义输出单元；
5、所述语义输出单元将语义识别结果可视化。
6、进一步，用户背景信息包括但不限于用户的语言习惯、文化背景、语言类型、语境。
7、进一步，所述随机效应包括用户的语言习惯、文化背景；固定效应包括语言类型、语境。
8、进一步，所述语义识别结果包括文本翻译、文本总结、文本关键词。
9、进一步，所述处理单元对待识别文本进行处理前，还对待识别文本进行文本清洗、编码转换；
10、所述文本清洗的步骤包括：去除噪声、统一格式、修正拼写和语法错误、停用词移除、词形处理、文本分割、敏感信息处理；所述敏感信息包括个人和/或企业的隐私信息；敏
11、所述编码转换的步骤包括：字符编码标准化、语言类型识别、字符数字映射、词嵌入应用、序列化处理、特殊标记处理和上下文编码；
12、所述字符数字映射是指使用独热编码或词嵌入方法将字符转换为数字形式；
13、所述词嵌入应用是指将单词转换为向量；
14、所述序列化处理是指对文本进行填充或截断以保持文本长度一致；
15、所述特殊标记处理是指对特殊标记进行特异性编码；
16、所述上下文编码是指将文本转换为向量表示，以捕捉其语义和上下文信息，步骤包括：
17、1)文本预处理：包括分词、去除停用词；
18、2)词向量表示：使用预训练的词嵌入模型word2vec将词转换为高维向量；
19、3)利用循环神经网络捕捉序列中的上下文信息，对文本进行编码，生成上下文相关的向量表示。
20、进一步，以同一用户上传的历史文本为根据，所述线性混合效应模型通过最大似然估计函数对待识别文本进行处理；
21、最大似然估计函数的估计结果如下所示：
22、
23、其中，θ表示所有参数的集合，包括固定效应参数β和随机效应参数γ；x是固定效应的设计矩阵；z是随机效应的设计矩阵；表示估计结果；y表示观测到的语义理解结果数据；为似然函数。
24、进一步，以同一用户上传的历史文本为根据，所述线性混合效应模型通过限制最大似然估计函数对待识别文本进行处理；
25、限制最大似然估计函数的估计结果如下所示：
26、
27、式中，y'、x'、z'分别是y、x、z进行固定效应变换后的数据；x是固定效应的设计矩阵；z是随机效应的设计矩阵；y表示观测到的语义理解结果数据；是估计结果；表示限制最大似然估计函数。
28、进一步，所述线性混合效应模型经过了训练，训练过程中的待优化参数包括固定效应参数β、随机效应参数γ、模型误差项的方差σ2。
29、进一步，训练线性混合效应模型的步骤包括：
30、1)利用评估指标评估线性混合效应模型性能；所述评估指标包括准确率、召回率、f1分数；若评估指标不满足预设要求，则进入步骤2)；
31、2)使用mle或reml方法重新估计参数。
32、3)根据aic/bic等信息准则选择最优模型。
33、4)调整待优化参数；
34、其中，调整固定效应参数β的方式为：增减固定效应因素，或改变因素权重。
35、调整随机效应参数γ的方式为：增减随机效应因素，或改变因素权重。
36、调整模型误差项的方差σ2的方式为：使用reml方法估计误差项方差；
37、5)基于调整后的参数对线性混合效应模型进行更新，并返回步骤1)。
38、一种基于所述语义理解方法的应用，所述语义理解方法用于在线教育、国际会议记录分析或社交媒体的文本识别。
39、本专利技术的技术效果是毋庸置疑的，本专利技术提供一种基于线性混合效应模型的多语言语义理解系统，该系统能够同时考虑语言固有属性和受试者的个体差异，从而提高多语言环境中语义理解的准确性和效率。
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1.多语言环境中基于线性混合效应模型的语义理解系统，其特征在于：包括数据收集单元、处理单元和语义输出单元。
2.根据权利要求1所述的多语所述言环境中基于线性混合效应模型的语义理解系统，其特征在于：用户背景信息包括但不限于用户的语言习惯、文化背景、语言类型、语境。
3.根据权利要求1所述的多语所述言环境中基于线性混合效应模型的语义理解系统，其特征在于：所述随机效应包括用户的语言习惯、文化背景；固定效应包括语言类型、语境。
4.根据权利要求1所述的多语言环境中基于线性混合效应模型的语义理解系统，其特征在于：所述语义识别结果包括文本翻译、文本总结、文本关键词。
5.根据权利要求1所述的多语言环境中基于线性混合效应模型的语义理解系统，其特征在于：所述处理单元对待识别文本进行处理前，还对待识别文本进行文本清洗、编码转换；
6.根据权利要求1所述的多语言环境中基于线性混合效应模型的语义理解系统，其特征在于：以同一用户上传的历史文本为根据，所述线性混合效应模型通过最大似然估计函数对待识别文本进行处理；
7.根据权利要求1所
8.根据权利要求1所述的多语言环境中基于线性混合效应模型的语义理解系统，其特征在于：所述线性混合效应模型经过了训练，训练过程中的待优化参数包括固定效应参数β、随机效应参数γ、模型误差项的方差σ2。
9.根据权利要求8所述的多语言环境中基于线性混合效应模型的语义理解系统，其特征在于：训练线性混合效应模型的步骤包括：
10.一种基于权利要求1-9任一项所述语义理解方法的应用，其特征在于：所述语义理解方法用于在线教育、国际会议记录分析或社交媒体的文本识别。
...【技术特征摘要】
1.多语言环境中基于线性混合效应模型的语义理解系统，其特征在于：包括数据收集单元、处理单元和语义输出单元。
2.根据权利要求1所述的多语所述言环境中基于线性混合效应模型的语义理解系统，其特征在于：用户背景信息包括但不限于用户的语言习惯、文化背景、语言类型、语境。
3.根据权利要求1所述的多语所述言环境中基于线性混合效应模型的语义理解系统，其特征在于：所述随机效应包括用户的语言习惯、文化背景；固定效应包括语言类型、语境。
4.根据权利要求1所述的多语言环境中基于线性混合效应模型的语义理解系统，其特征在于：所述语义识别结果包括文本翻译、文本总结、文本关键词。
5.根据权利要求1所述的多语言环境中基于线性混合效应模型的语义理解系统，其特征在于：所述处理单元对待识别文本进行处理前，还对待识别文本进行文本清洗、编码转换；
6.根据权利要求1所述的多语言环境中基于线...
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