Wind量化平台-用户手册(R语言)

Wind量化平台-用户手册(R语言)
Wind量化平台-用户手册(R语言)

——中国金融数据及工具首席服务商9311509

Wind R数据及交易接口

Version 1.1

修订时间:2014.02.12

上海万得信息技术股份有限公司

Shanghai Wind Information Co., Ltd.

地址上海浦东新区福山路33号建工大厦9楼

邮编Zip 200120

电话Tel (8621)6888 2280

传真Fax (8621)6888 2281

主页 https://www.360docs.net/doc/f94904698.html,

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目录

1WINDR接口说明 (1)

1.1W IND R接口概述 (1)

1.2W IND R接口安装 (1)

1.2.1WindR对系统环境要求 (1)

1.2.2R环境安装 (2)

1.2.3正常WindR接口安装 (1)

1.2.4特殊安装WindR方式 (3)

1.3W IND R接口向导界面 (3)

1.4W IND R获取帮助途径 (5)

1.4.1本用户手册 (5)

1.4.2R里面的帮助文档 (5)

1.4.3量化交易群和R语言交流群 (7)

1.5W IND R接口相关规范 (1)

1.5.1命令区分大小写,且“w.”不能省略 (1)

1.5.2单字节码和双字节码的问题 (1)

1.5.3品种、指标、参数等引号内的部分不区分大小写 (1)

1.5.4参数支持数组输入 (1)

1.5.5时间、日期支持R语言的时间、日期格式 (2)

1.5.6参数中有缺省值的可以不用输入 (2)

1.5.7可以带参数名输入 (2)

1.5.8Showblank参数 (2)

1.5.9交易接口中Showfields参数 (3)

1.5.10ErrorCode定义 (3)

2WIND R插件命令说明 (6)

2.1LIBRARY(W IND R):装载W IND R包 (6)

2.2?W IND R:启动W IND R帮助文档 (6)

2.3W.START:启动W IND R (6)

2.4W.STOP:停止W IND R (7)

2.5W.MENU:显示导航界面 (7)

2.6W.ISCONNECTED:判断是否已经登录 (8)

2.7W.CANCEL R EQUEST:取消订阅 (8)

2.8W.AS D ATE T IME:把数字化时间格式转换成R语言时间格式 (9)

2.9W.WSD:获取历史序列数据 (9)

2.10W.WSI:获取分钟数据 (10)

2.11W.WST:获取日内TICK级别数据 (11)

2.12W.WSS:获历史截面数据 (12)

2.13W.WSQ:获取和订阅实时行情数据 (13)

2.14W.WSET:获取板块、指数等成分数据 (14)

2.15W.WEQS:获取条件选股结果 (15)

2.16W.WPF:获取资产管理、组合管理数据 (15)

2.17交易相关函数 (1)

2.17.1w.tlogon交易登录 (1)

2.17.2w.tlogout交易登出 (1)

2.17.3w.torder委托下单 (2)

2.17.4w.tcancel撤销委托 (3)

2.17.5w.tquery交易查询 (4)

2.18W.TDAYS, W.TDAYSOFFSET,W.TDAYSCOUNT:日期函数 (5)

2.18.1w.tdays:返回区间内的日期序列 (5)

2.18.2w. tdaysoffset:返回某个偏移值对应的日期 (6)

2.18.3w. tdayscount:返回某个区间内日期数量 (6)

3WINR插件函数体说明 (8)

3.1日期序列(WSD) (8)

3.2历史截面数据(WSS) (10)

3.3分钟序列(WSI) (10)

3.4日内跳价(WST) (11)

3.5实时数据(WSQ) (12)

3.6数据集(WSET) (13)

3.7条件选股(WEQS) (13)

3.8资管函数(WPF) (13)

3.9组合上传函数(WUPF) (15)

3.10交易函数 (17)

3.10.1登录(tlogon) (17)

3.10.2登出(tlogout) (18)

3.10.3下单(torder) (18)

3.10.4撤单(tcancel) (20)

3.10.5查询(tquery) (20)

3.11日期函数 (22)

3.11.1特定交易日(TDAYS) (22)

3.11.2日期偏移函数(TDAYSOFFSET) (23)

3.11.3交易日统计(TDAYSCOUNT) (23)

3.12日期宏 (24)

3.12.1通用日期宏 (24)

3.12.2特殊日期宏 (25)

4WINDR应用案例 (26)

4.1提取数据 (26)

4.1.1提取历史交易报价 (26)

4.1.2提取分钟序列数据 (26)

4.1.3提取盘口买卖盘数据 (27)

4.1.4提取截面数据 (27)

4.1.5提取实时行情数据 (27)

4.1.6提取财务数据 (28)

4.1.7提取债券估值数据 (28)

4.1.8提取数据集 (28)

4.1.9提取资管报表数据 (30)

4.1.10提取交易日期 (30)

4.2读取股票日K线价格并绘制价格图 (30)

4.3D EMO程序介绍 (31)

4.3.1wsd_quant_demo (31)

4.3.2wsi_demo (32)

4.3.3wst_demo (33)

4.3.4wsq_demo (34)

5常见问题 (38)

5.1安装及注册 (38)

5.2读取指标数据 (38)

5.3交易接口查询返回的数据字段 (41)

5.3.1资金查询返回消息 (41)

5.3.2持仓查询返回消息 (43)

5.3.3当日委托查询返回消息 (44)

5.3.4当日成交查询返回消息 (46)

5.3.5营业部查询返回消息 (47)

5.3.6股东查询返回消息 (48)

5.3.7券商(期货商)信息返回 (48)

5.3.8已登录账户信息返回 (48)

1WindR接口说明

1.1WindR接口概述

大数据时代已经来临!为满足我们用户在构建模型,量化研究中对大数据量的渴求,Wind资讯将陆续推出一整套数据接口。

2012年8月,我们在Excel中推出了一系列WX多值函数,数据范围涵盖基本面序列数据,日间与日内高频行情数据,历史快照与实时截面数据,日内分钟更新数据等。

2012年12月,我们推出Matlab数据接口 Beta版本,方便用户远程访问Wind资讯云数据服务,快速提取各类行情与基本面数据。

2013年4月,我们推出了3000多个基本面及行情指标,量化功能大大加强。

2013年6月,我们推出R数据接口 Beta版本,在支持多种量化研究工具方面又有所提升,用户可以借助强大的R软件包,实现各种金融建模需求。

2013年8月,WindR接口增加了交易接口和条件选股功能,可提取的指标数量也进一步增加。

1.2WindR接口安装

1.2.1W indR对系统环境要求

●Windows 系统,支持32位和64位系统;

●R2.15.0以上的R环境,包括R2.15.X,R3.X.X等等;

●Wind终端最新版2013年5月28日后版本;

安装时由于需要写注册表,因此需要系统管理员权限。

1.2.2R环境安装

R是一个有着统计分析功能及强大作图功能,在GNU协议下免费发行的软件,与Matlab相比,R更擅长统计分析,具有更好的开放性,在金融和统计领域具有很强的应用前景。

R官方下载地址为https://www.360docs.net/doc/f94904698.html,/。进入到该界面后,点击download R链接,会出来CRAN Mirrors界面,用户可以从中选择一个离自己较近的站点,点击后,就进入到下载界面。具体请看以下界面。

下载后,直接运行即可。运行时需要写注册表,因此最好拥有系统管理员权限,否则可能在安装WindR插件时需要手工安装。

1.2.3正常WindR接口安装

1)确保达到1.2.1中的安装要求,并确保关闭R环境,以及用到控件的

Matlab程序和c++环境等;

2)打开Wind资讯终端,点击“量化”选项,出现下方的界面,点击“R插

件”,会弹出广告说明;

3)用户可以在“文件”菜单下选择“修复R插件”,或者输入“RepairR”命

令,会出现下面的界面:

4)按任意键WindR安装过程结束。

1.2.4特殊安装WindR方式

1)确保达到1.2.1中的安装要求,并确保关闭R环境。

2)通过Windows的cmd命令,进入到Wind终端安装目录中,一般在

C:\Wind\https://www.360docs.net/doc/f94904698.html,.Client\WindNET\bin;输入InitR “R安

装的目录”,如下图,图中的“C:\Program Files\R\R-3.0.0”为

用户R语言的安装目录,请注意使用引号,并且最后没有“\”:

3)按任意键WindR安装过程结束。

另:也可在R中运行:

install.packages("C:/Wind/https://www.360docs.net/doc/f94904698.html,.Client/WindNET/bin/ WindR.tar.gz", repos = NULL, type="source");注意根据实际情况修改其中的路径。

1.3WindR接口向导界面

用户可以用向导来熟悉Wind R数据接口的各项功能,可以生成提取数据的命令行或者直接提取数据到R变量当中。

在R命令窗口下键入如下命令。

>library(WindR)

>w.start()

就会在R窗口上弹出向导。

用户可以点击不同选项执行不同操作。R提取数据的功能都可以通过向导实现。

用户可以随时通过w.menu()隐藏或开启该导航界面

1.4WindR获取帮助途径

用户可以通过如下方式获取WindR帮助。

1.4.1本用户手册

本用户手册会介绍产品的功能和用户经常反馈的信息。查看本手册是一个不错的学习途径。

对于第一次使用者来说,请从本手册开始浏览,这样不会错过一些重要的信息。

1.4.2R里面的帮助文档

1)在R主帮助文档中,点击“Packages”,列出所有的安装包,点击其中的“WindR”然后就出现WindR帮助文档。

在该帮助界面中,用户可以分别点击每个链接得到每个函数的说明。特别的可以点击demo链接获得demo程序源代码。

2)使用?调出帮助文档

用户在装载WindR包后,即使用library(WindR)后,可以使用

>?WindR

>?w.wsd

>??wsd

等等查看各种命令的帮助;

也可以使用

> demo(package='WindR')

>demo(wsq_demo)

查看demo程序运行效果。

具体demo程序可以使用如下命令查看

>??wsi_demo

1.4.3量化交易群和R语言交流群

用户可以通过WM申请加入中国量化交易群(群号59289)和R交流群(群号60747),在这两个群中学习WindR接口使用和量化交易知识。

1.5WindR接口相关规范

1.5.1命令区分大小写,且“w.”不能省略

如:w.tdaysoffset(-1)不能写成tdaysoffset(-1),或者w.TDaysOffset(-1);

1.5.2单字节码和双字节码的问题

中文常使用双字节编码,这在R中使用时就会错误。比如引号、逗号、括号等;

1.5.3品种、指标、参数等引号内的部分不区分大小写

比如w.wsd('090007.IB','close',Sys.Date()-5,Sys.Date(),'Priceadj=F;tradingcalendar=NIB')

和w.wsd('090007.ib','CLOSE',Sys.Date()-5,Sys.Date(),'Priceadj=f;tradingcalendar=nib') 一样;

1.5.4参数支持数组输入

比如w.wss("600000.SH,600005.SH,600004.SH,600007.SH","roe_avg,roa","rptDate=20121231")

可以写成:

code<-c('600000.SH','600005.SH','600004.SH')

field<-c('roe_avg','roa')

w.wss(code,field,"rptDate=20121231")

精于数据,一直进步

1.5.5时间、日期支持R语言的时间、日期格式

比如w.wsd('600000.SH','open','20130505')

也可以写成w.wsd('600000.SH','close',Sys.Date()-10);

1.5.6参数中有缺省值的可以不用输入

比如w.wsd定义为w.wsd(codes, fields, beginTime, endTime = Sys.time(), options = ""),可选参数和结束时间

都有缺省值,因此用户可以不输入可选参数,也可以不输入结束时间。不输入时使用缺省值。

如:w.wsd('600000.SH','open','20130505')等同于w.wsd('600000.SH','open','20130505',Sys.time());

1.5.7可以带参数名输入

比如w.wsd定义为w.wsd(codes, fields, beginTime, endTime = Sys.time(), options = "")。

w.wsd("600000.SH","high","2013-05-09",Sys.Date(),"Period=W") 等同于

w.wsd("600000.SH","high","2013-05-09",Sys.Date(),options="Period=W")等同于

w.wsd("600000.SH","high","2013-05-09",options="Period=W",endTime=Sys.Date())

带参数名输入后,参数顺序就可以变化;

1.5.8S howblank参数

Showblank参数可以指定对返回的NaN单元进行特别处理,如:

精于数据,一直进步

把NaN用-1替换:

w.wsd('600001.sh','open,close','20130707','20130909','showblank=-1');

或w.wsd('600001.sh','open,close','20130707','20130909',showblank=-1);

把NaN用0替换:

w.wsd('600001.sh','open,close','20130707','20130909','showblank=0');

或w.wsd('600001.sh','open,close','20130707','20130909',showblank=0);

1.5.9交易接口中Showfields参数

交易接口返回的内容的指标根据具体情况会有变化,而有的情况下,客户需要指定确切的返回字段和顺序,此时可以使用showfields参数。如:

w.tquery(1,logonid=1,'showfields=securitycode,Profit,securityBalance')

或:w.tquery(1,logonid=1,showfields='securitycode,Profit,securityBalance ')

1.5.10ErrorCode定义

ErrorCode=0表示操作成功。

其他:

-40520001 未知错误-40520002 内部错误

精于数据,一直进步

浅谈自然语言处理

浅谈自然语言处理 摘要 主要阐述了自然语言处理的定义,发展历史,并对其研究内容,以及目前相关领域的应用加以讨论。最后对自然语言处理的未来发展趋势做简单的介绍。 关键词 自然语言处理 Abstract The definition and the development history of Natural Language Processing(NLP) are explained,the research content and the applications in interrelated areas of NLP are discussed.And the develop direction of NLP in the future are simply introduced. Key Words: Natural Language Processing(NLP)

0.引言 早在计算机还未出现之前,英国数学家A.M.Turing便已经预见到未来计算机将会对自然语言处理研究提出新的问题。他指出,在未来我们可以“教机器英语并且说英语。”同时他觉得“这个过程可以仿效教小孩子说话的那种办法进行”。这便是最早关于自然语言处理概念的设想。 人类的逻辑思维以语言为形式,人类的多种智能都与语言有着密切的联系。所以用自然语言与计算机进行通信是计算机出现以来人们一直所追求的目标。 1.什么是然语言处理 美国计算机科学家Bill Manaris(马纳瑞斯)在1999年出版的《计算机进展》(Advances Computers)第47卷的《从人—机交互的角度看自然语言处理》一文中,曾经给自然与然处理提出了如下定义:“自然语言处理可以定义为研究在人与人交际中的语言问题的一门学科。自然语言处理要研制表示语言能力(linguistic competence)和语言应用(linguistic performance)的模型,建立计算框架来实现这样的语言模型,提出相应的方法来不断地完善这样的语言模型,根据这样的语言模型设计各种实用系统,并探讨这些实用系统的评测技术。”这个定义被广泛的接受,它比较全面的地表达了计算机对自然语言的研究和处理。 简单来说,自然语言处理就是一门研究能实现人鱼计算机之间用自然语言处理进行有效的通信与方法的一门学科,它是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。普遍认为它主要是应用计算机技术,通过可计算的方法对自然语言处理的各级语言单位(字,词,语句,篇章等)进行转换,传输,存储,分析等加工处理的学科,是一门融合了语言学,计算机学,数学等学科于一体的交叉性学科。 互联网技术的发展,极大地推动了信息处理技术的发展,也为信息处理技术不断提出新的需求,语言作为信息的载体,语言处理技术已经日益成为全球信息化和我国社会及经济发展的重要支撑技术。

自然语言处理

自然语言处理 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、 计算机科学、数学于一体的科学。 因此,这一领域的研究将涉及自然语言,即人们日常使用的语言,包括中文、英文、俄 文、日文、德文、法文等等,所以它与语言学的研究有着密切的联系,但又有重要的区别。 自然语言处理并不是一般地研究自然语言,而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机 系统,特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。 语言是人类区别其他动物的本质特性。在所有生物中,只有人类才具有语言能力。人类 的多种智能都与语言有着密切的关系。人类的逻辑思维以语言为形式,人类的绝大部分知识 也是以语言文字的形式记载和流传下来的。因而,它也是人工智能的一个重要,甚至核心部 分。 用自然语言与计算机进行通信,这是人们长期以来所追求的。因为它既有明显的实际意 义,同时也有重要的理论意义:人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机,而无需再花大

量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言;人们也可通过它进一步了解人类 的语言能力和智能的机制。 实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义,也能以自然 语言文本来表达给定的意图、思想等。前者称为自然语言理解,后者称为自然语言生成。因 此,自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分。历史上对自然语言理 解研究得较多,而对自然语言生成研究得较少。但这种状况近年来已有所改变。 无论实现自然语言理解,还是自然语言生成,都远不如人们原来想象的那么简单,而是 十分困难的。从目前的理论和技术现状看,通用的、高质量的自然语言处理系统,仍然是较 长期的努力目标,但是针对一定应用,具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现,有 些已商品化,甚至开始产业化。典型的例子有:多语种数据库和专家系统的自然语言接口、 各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。 自然语言处理,即实现人机间自然语言通信,或实现自然语言理解和自然语言生成是十 分困难的。造成困难的根本原因是自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在的各种各样的

自然语言处理技术在中文全文检索中的应用

3本文为国家社会科学基金项目“基于中文X ML 文档的全文检索研究”的成果之一,项目编号:04CT Q005。 ●熊回香,夏立新(华中师范大学 信息管理系,湖北 武汉 430079) 自然语言处理技术在中文全文检索中的应用 3 摘 要:自然语言处理技术是中文全文检索的基础。首先介绍了全文检索技术及自然语言处理技术,接着详细地阐述了自然语言处理技术在中文全文检索中的应用,并对目前基于自然语言处理技术的中文全 文检索技术的局限性进行了分析,探讨了中文全文检索技术的未来发展方向。 关键词:自然语言处理;全文检索;智能检索 Abstract:Natural language p r ocessing technol ogy is the basis of Chinese full 2text retrieval .This paper firstly intr oduces the full 2text retrieval technol ogy and natural language p r ocessing technol ogy .Then,it gives a detailed 2descri p ti on of the app licati on of natural language p r ocessing technol ogy in Chinese full 2text retrieval .The p resent li m itati ons of the Chinese full 2text retrieval system based on natural language p r ocessing technol ogy is als o ana 2lyzed .Finally,the paper exp l ores the devel opment trend of Chinese full 2text retrieval technol ogy in future . Keywords:natural language p r ocessing;full text retrieval;intelligent retrieval 随着社会网络化、信息化程度的日益提高,网上信息呈指数级剧增,人们越来越强烈地希望用自然语言同计算机交流,并能方便、快捷、准确地从互联网上获得有价值的信息,因此,自然语言处理技术和中文全文检索技术成为当今计算机科界、语言学界、情报学界共同关注的课题,并共同致力于将自然语言处理技术的研究成果充分运用到全文检索中,从而促进了全文检索技术的发展。 1 全文检索技术 全文检索是一种面向全文和提供全文的检索技术,其核心技术是将文档中所有基本元素的出现信息记录到索引库中,检索时允许用户采用自然语言表达其检索需求,并借助截词、邻词等匹配方法直接查阅文献原文信息,最后将检索结果按相关度排序返回给用户。因而索引数据库的建立是全文检索系统实现的基础,它以特定的结构存储了数据资源的全文信息,从而为全文检索系统提供可检索的数据对象。在中文全文检索系统中,建立索引库的前提是运用自然语言处理技术对中文信息进行基于词(字)、句、段落等更深层次的处理。 2 自然语言处理技术 自然语言是指作者所使用的书面用语,在信息检索中包括关键词、自由词和出现在文献题名、摘要、正文或参 考文献中的具有一定实质意义的词语[1]。自然语言处理 (Natural Language Pr ocessing,NLP )是语言信息处理的一 个重要分支,在我国就是中文信息处理。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,具体来说就是用计算机对包括汉语(字)的形、音、义等信息及词、句子、篇章的输入、输出、存储和识别、分析、理解、生成等多方面的加工处理[2]。由于自然语言处理侧重于词、句子、篇章,因而词法分析、句法分析、语义分析、语用分析、语境分析便构成了自然语言处理研究内容的基础部分。 211 词法分析 词法分析包括词形和词汇两个层次,其中词形主要是对各种词形和词的可识别部分的处理。如前缀、后缀及复合词的分析;词汇的重点在于复合对词操作和词汇系统的控制。其主要目的是有助于确认词性以及做到部分理解词与词、词与文档之间的关系,提高检索的效率。由于计算机内部存储的中文信息没有明显的词与词之间的分隔符,因此,在中文全文检索系统中,词法分析首要任务之一是对文本信息进行词语切分,即汉语自动分词,汉语自动分词是中文信息处理中的关键技术,也是中文全文检索的瓶颈,只有对汉语词进行正确的切分后,才能准确地提取文献的特征信息,对文献进行正确标引,才能正确分析用户的查询意图,为用户提供准确的信息服务。 212 句法分析 句法分析是对句子中词汇短语进行分析以便揭示句子的语法结构。目的是通过对句型结构的分析,自动抽取复

自然语言处理

自然语言处理 2002.11.09 中国科学院计算技术研究所

1.综述 .1.1. 绪论 .1.1.1.背景,目标 .1.1.1.1. 研究自然语言的动力 1.语言是思维的裁体,是人际交流的重要工具。在人类历史上以语言文字形式记载和流传的知识占到知识总量的80%以上。就计算机的应用而言,据统计用于数学计算的仅占10%,用于过程控制的不到5%,其余85%左右都是用于语言文字的信息处理。在这样的社会需求下,自然语言理解作为语言信息处理技术的一个高层次的重要方向,一直是人工智能界所关注的核心课题之一。 2.由于创造和使用自然语言是人类高度智能的表现,因此对自然语言理解的研究也有助于揭开人类智能的奥秘,深化我们对语言能力和思维本质的认识。 .1.1.1.2. 什么是计算语言学 计算语言学(Computational Linguistics)指的是这样一门学科,它通过建立形式化的数学模型,来分析、处理自然语言,并在计算机上用程序来实现分析和处理的过程,从而达到以机器来模拟人的部分乃至全部语言能力的目的。 计算语言学(Computational Linguistics)有时也叫计量语言学(Quantitative Linguistics), 数理语言学(Mathematical Linguistics), 自然语言理解(Natural Language Understanding), 自然语言处理(Natural Language Processing), 人类语言技术(Human Language Technology)。 .1.1.1.3. 图灵测验 在人工智能界,或者语言信息处理领域中,人们普遍认为可以采用著名的1950年描述的图灵试验(Turing Test )来判断计算机是否“理解”了某种自然语言。 .1.1.1.3.1.Turing模仿游戏(Imitation Game) ●场景:男性被试、女性被试、观察者, 3者在3个不同的房间,房间号分别为X, Y, O ●规则:观察者用电传打字机与被试们通信, 男性被试欺骗观察者、女性被试帮助观察者。 ●目标:观察者要判断出X房间里被试的性别。

【CN109947921A】一种基于自然语言处理的智能问答系统【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910207884.0 (22)申请日 2019.03.19 (71)申请人 河海大学常州校区 地址 213000 江苏省常州市晋陵北路200号 (72)发明人 陈婧怡 陈慧萍 杜鹏 丁翰雯  (74)专利代理机构 南京纵横知识产权代理有限 公司 32224 代理人 董建林 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) G06F 16/31(2019.01) (54)发明名称 一种基于自然语言处理的智能问答系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于自然语言处理的智 能问答系统,包括知识库构建模块、问答对管理 模块以及问答匹配模块;所述知识库构建模块包 括文档预处理模块、构建文档结构树模块以及构 建问答对模块;所述问答对管理模块包括任务管 理模块、文档管理模块、关键词管理模块以及问 答对操作模块;所述问答匹配模块用于将用户所 提问题和知识库生成模块所创建的问答对进行 匹配,本发明从文档中提取尽可能多的高质量问 答对, 答复提高了知识库的检索效率和准确度。权利要求书2页 说明书7页 附图2页CN 109947921 A 2019.06.28 C N 109947921 A

权 利 要 求 书1/2页CN 109947921 A 1.一种基于自然语言处理的智能问答系统,其特征在于,包括知识库构建模块、问答对管理模块以及问答匹配模块;所述知识库构建模块包括文档预处理模块、构建文档结构树模块以及构建问答对模块;所述问答对管理模块包括任务管理模块、文档管理模块、关键词管理模块以及问答对操作模块;所述问答匹配模块用于将用户所提问题和知识库生成模块所创建的问答对题进行匹配。 2.根据权利要求1所述的一种基于自然语言处理的智能问答系统,其特征在于,所述文档预处理模块用于过滤文档中的无用信息,过滤过程包括: 采用正则表达式过滤所接收到文档中的无用信息输出文件集OUT1; 采用最长公共子序列算法去除文件集OUT1中的重复部分得到文件集OUT2; 将文件集OUT2按照设定的粒度进行分类,去除各分类文档中的公有部分,得到包含目录和正文的文件集OUT3; 采用最长公共子串算法对文件集OUT3进行分类,除去各分类文档的公有部分,得到正文集合OUT4。 3.根据权利要求2所述的一种基于自然语言处理的智能问答系统,其特征在于,所述构建文档结构树模块用于构建文档结构树,构建过程包括: 1)分析得到正文的HTML源码,根据深度优先遍历构建HTML树; 2)调节构建好的HTML树的结构,使树的叶子节点可以直接构成问答对的答案部分,生成文档结构树; 3)深度遍历文档结构树,生成问题关键词结构树。 4.根据权利要求3所述的一种基于文档结构树的问答对自动构建方法,其特征在于,生成问题关键词结构树的规则如下: a)遍历到叶子节点; b)孩子节点中存在表示句意完整的标点; c)孩子节点存在分支,并且符合以下判定规则: c1)各孩子节点语义近似; c2)各孩子子树结构相同。 5.根据权利要求3所述的一种基于自然语言处理的智能问答系统,其特征在于,所述问答对模块用于构建问答对,构建过程包括: 1)问答对构建模块将得到的文档结构树进行深度优先遍历,将得到的每一条路径中的关键词集合作为问题备选关键词,并对叶子节点的父节点进行遍历去除父节点信息后构成答案,产生关键词组-答案集合; 2)生成问题后,在构建问答对时,如果关键词、问句、答案有任何一部分为null值,则舍弃该问答对; 3)去除重复的问句,初步得到问答对,以根节点作为关键词,如果关键词与问题不匹配,则利用分词与命名实体抽取方法生成关键词作为该问答对的关键词; 4)遍历过程中遇到纯问句不进入问题生成流程,直接将问句作为问题,下属节点作为答案,作为问-答对并对问句做命题实体抽取,构成关键词导出。 6.根据权利要求5所述的一种基于自然语言处理的智能问答系统,其特征在于,生成问题具体为:对于问题关键词结构树进行中文分词构建自定义词库,再通过语义模板法生成 2

(完整版)自然语言处理

自然语言处理技术课程总结 自然语言信息处理技术产生于上个世纪40年代末期,它是通过采用计算机技术来对自然语言进行加工处理的一项技术。该技术主要是为了方便人与计算机之间的交流而产生的。由于计算机严密规范的逻辑特性与自然语言的灵活多变使得自然语言处理技术较复杂。通过多年的发展,该项技术已取得了巨大的进步。其处理过程可归纳为:语言形式化描述、处理算法设计、处理算法实现和评估。其中,语言形式化描述就是通过对自然语言自身规律进行研究,进而采用数学的方法将其描述出来,以便于计算机处理,也可认为是对自然语言进行数学建模。处理的算法设计就是将数学形式化描述的语言变换为计算机可操作、控制的对象。处理算法实现和评估就是通过程序设计语言(如C语言)将算法实现出来,并对其性能和功能进行评估。它主要涉及到计算机技术、数学(主要是建模)、统计学、语言学等多个方面。 自然语言处理技术是所有与自然语言的计算机处理有关的技术的统称,其目的是使计算机理解和接受人类用自然语言输入的指令,完成从一种语言到另一种语言的翻译功能。自然语言处理技术的研究,可以丰富计算机知识处理的研究内容,推动人工智能技术的发展。下面我们就来了解和分析自然语言处理的关键技术。 一、常用技术分类 1、模式匹配技术 模式匹配技术主要是计算机将输入的语言内容与其内已设定的单词模式与输入表达式之间的相匹配的技术。例如计算机的辅导答疑系统,当用户输入的问题在计算机的答疑库里找到相匹配的答案时,就会完成自动回答问题的功能。但是不能总是保证用户输入的问题能得到相应的回答,于是很快这种简单匹配式答疑系统有了改进。答疑库中增加了同义词和反义词,当用户输入关键词的同义词或反义词时,计算机同样能完成答疑,这种改进后的系统被称为模糊匹配式答疑系统。 2、语法驱动的分析技术 语法驱动的分析技术是指通过语法规则,如词形词性、句子成分等规则,将输入的自然语言转化为相应的语法结构的一种技术。这种分析技术可分为上下文

自然语言处理的关键技术

自然语言处理的关键技术 自然语言处理技术是所有与自然语言的计算机处理有关的技术的统称,其目的是使计算机理解和接受人类用自然语言输入的指令,完成从一种语言到另一种语言的翻译功能。自然语言处理技术的研究,可以丰富计算机知识处理的研究内容,推动人工智能技术的发展。下面我们就来了解和分析自然语言处理的关键技术。 一、常用技术分类 1、模式匹配技术 模式匹配技术主要是计算机将输入的语言内容与其内已设定的单词模式与输入表达式之间的相匹配的技术。例如计算机的辅导答疑系统,当用户输入的问题在计算机的答疑库里找到相匹配的答案时,就会完成自动回答问题的功能。但是不能总是保证用户输入的问题能得到相应的回答,于是很快这种简单匹配式答疑系统有了改进。答疑库中增加了同义词和反义词,当用户输入关键词的同义词或反义词时,计算机同样能完成答疑,这种改进后的系统被称为模糊匹配式答疑系统。 2、语法驱动的分析技术

语法驱动的分析技术是指通过语法规则,如词形词性、句子成分等规则,将输入的自然语言转化为相应的语法结构的一种技术。这种分析技术可分为上下文无关文法、转换文法、ATN文法。上下文无关文法是最简单并且应用最为广泛的语法,其规则产生的语法分析树可以翻译大多数自然语言,但由于其处理的词句无关上下文,所以对于某些自然语言的分析是不合适的。转换文法克服了上下文无关文法中存在的一些缺点,其能够利用转换规则重新安排分析树的结构,即能形成句子的表层结构,又能分析句子的深层结构。但其具有较大的不确定性。ATN文法扩充了转移网络,比其他语法加入了测试集合和寄存器,它比转移文法更能准确地分析输入的自然语言,但也具有复杂性、脆弱性、低效性等缺点。 3、语义文法 语义文法的分析原理与语法驱动相似,但其具有更大的优越性。语义文法中是对句子的语法和语义的共同分析,能够解决语法驱动分析中单一对语法分析带来的不足。它能够根据句子的语义,将输入的自然语言更通顺地表达出来,除去一些语法正确但不合语义的翻译。但是语义文法分析仍然有不容忽视的缺点,其分析的语句中有时会出现不合语法的现象,并且这类分析较为复杂,语义类难以确定,语义的规则太多……因此,语义文法技术仍需要改进措施。

基于自然语言处理的微信智能客服系统研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/f94904698.html, 基于自然语言处理的微信智能客服系统研究作者:崔文迪 来源:《数字技术与应用》2017年第11期 摘要:本文通过对自然语言技术的研究及开发,利用微信平台搭建了移动通信服务智能化集中的应用程序。通过自然语言处理、机器学习、大数据计算等技术创新手段,重点攻克利用在线机器人识别理解客户问题,及时反馈客户需求。 关键词:自然语言技术;微信平台;移动通信服务智能化 中图分类号:TP391.1 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2017)11-0085-03 在信息更加透明、资讯获取更加简易快捷的移动互联网时代,传统的人工语音客服在“信息获取便捷性和服务响应及时性”等方面的局限性日趋突显。一方面,随着移动通讯用户规模不断增长、基于微信的各类物联网活动也日益增加,用户对业务咨询、售后服务申诉等方面的服务支撑需求不仅仅限于传统10086以及营业厅咨询;而企业由于用工成本提高、传统客服人员流动性加快,现有的人工服务已无法“快速响应”各类型用户的各种营销及服务支撑需要。另一方面,移动互联网快速发展,客户获取服务支持和营销资讯的行为模式也发生了剧烈变化,特别是年轻群体更加青睐随时、随地、随心的即时性互动交流式的服务获取方式。因此,顺应互联网时代变迁,迎合客户行为模式,满足广大用户群体随时随地便捷获取服务支持和营销资讯的需求,已成为当前客户服务工作需要考量的一项重要思路。 综上所述,传统的客服模式为:(1)坐席一对一语音服务;(2)多个路口的工单系统;(3)邮箱留言解决,明显已经无法适应增长迅猛的业务需求。因此,我们亟需一种新的解决方案,提高客服响应效率及客户满意度,以积极应对客服模式转型,故本文课题设定为“新一代智能客服系统的研究”。 1 基于自然语言处理的知识库 移动信息化知识包括了移动的业务模型、数据模型等,因此具有大量的业务数据,平时在营业员给客户推荐相关业务的时候,需要对这些知识进行培训,牢记相关要求,由于数据量巨大,无法将所有的知识信息通过人脑记忆下来,需要将这些知识符号化和形式化。通过这种数据结构把移动业务领域的各种知结合到计算机系统的程序设计过程[1]。数据结构的方式,将 知识进行归纳和总结,便于营业员能够快速检索使得移动业务知识,并且通过语义、语境的关联、分析和融合,我们把移动业务知识进行数据化分析,从而搭建移动业务知识库。 自然语言处理的智能客服系统是接受用户以自然语言形式描述的提问,并从移动知识库平台中查找出能回答该提问的准确、简洁答案的信息检索系统。即在智能客服系统中,用户在在交互界面提出相关的业务咨询、话单查询等问题,智能客服系统能从移动知识库中寻找相应的

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