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专利号: 2018101731835
申请人: 山东科技大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2023-12-11
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种将流程模型自动转换为多语言文本的方法,其特征在于:采用流程模型预处理模块、带注释流程结构树生成模块和流程模型多语言文本生成模块;

流程模型预处理模块,被配置为识别模型元素文本的语种,构建多语言文本模板和构建多语言领域词库;

带注释流程结构树生成模块,被配置为解析模型元素的文本信息,解析流程模型的结构信息,构建流程模型的带注释流程结构树;

流程模型多语言文本生成模块,被配置为使用深度语法树从带注释流程结构树中生成多语言文本,然后使用主语聚合、动词聚合、宾语聚合处理多语言文本,生成结构紧密的多语言文本;

所述的将流程模型自动转换为多语言文本的方法,包括如下步骤:步骤1:流程模型预处理;

步骤2:带注释流程结构树生成;

步骤3:流程模型多语言文本生成。

2.根据权利要求1所述的将流程模型自动转换为多语言文本的方法,其特征在于:在步骤1中,具体包括如下步骤:步骤1.1:模型元素文本语种识别;

通过查找特有字母或字母组合、查找变音符号的种类及标记数量、查找特有语法词汇和查找特有标点符号四种方法确定模型元素文本的语种;

步骤1.2:多语言文本模板构建;

构建可以正确描述流程模型结构的多语言文本模板,流程模型中包含选择、并发、循环多种结构;

步骤1.3:多语言领域词库构建;

收集和整理专业术语的多语言表达方式。

3.根据权利要求1所述的将流程模型自动转换为多语言文本的方法,其特征在于:在步骤2中,具体包括如下步骤:步骤2.1:模型元素文本解析;具体包括如下步骤:步骤2.1.1:获取流程模型中的文本信息;

步骤2.1.2:通过多语言语义依存技术解析文本,获得包括主语、动词、宾语、从句在内的信息;

步骤2.1.3:通过多语言翻译技术翻译文本信息,通过翻译结果筛选技术和跨语言语法结构调整优化翻译结果;

步骤2.1.4:生成模型元素文本的多语言文本信息;

步骤2.2:模型结构解析;具体包括如下步骤:步骤2.2.1:获取流程模型的结构;

步骤2.2.2:对流程模型结构遍历,使用RPST算法划分流程模型结构,生成流程结构树;

步骤2.2.3:将模型元素文本解析的多语言文本信息加入流程结构树,生成带注释的流程结构树。

4.根据权利要求1所述的将流程模型自动转换为多语言文本的方法,其特征在于:在步骤3中,具体包括如下步骤:步骤3.1:多语言文本生成;

对带注释的流程结构树遍历,使用深度语法树组织多语言文本信息,并使用多语言模板描述流程模型结构,生成流程模型的多语言文本;

步骤3.2:多语言文本聚合;

对生成的多语言文本聚合,包括主语聚合、动词聚合、宾语聚合,生成结构紧密、语法正确的多语言文本。