[發(fā)明專利]一種語義理解方法及裝置有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201610602149.6 | 申請日： | 2016-07-27 |
| 公開（公告）號： | CN107665188B | 公開（公告）日： | 2021-01-29 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 梅林海;陳志剛;潘青華 | 申請（專利權(quán)）人： | 科大訊飛股份有限公司 |
| 主分類號： | G06F40/30 | 分類號： | G06F40/30 |
| 代理公司： | 北京弘權(quán)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11363 | 代理人： | 逯長明;許偉群 |
| 地址： | 230088 安徽省合肥市*** | 國省代碼： | 安徽;34 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 語義 理解 方法 裝置 | ||
本發(fā)明提供了一種語義理解方法及裝置，其中方法包括：獲取待處理文本數(shù)據(jù)；對所述文本數(shù)據(jù)進(jìn)行知識點標(biāo)注，以生成多條語義理解候選路徑；提取每條語義理解候選路徑的路徑特征；根據(jù)所述路徑特征對所述多條語義理解候選路徑進(jìn)行過濾，以得到一條或多條語義理解路徑；根據(jù)過濾后得到的一條或多條語義理解路徑對所述文本數(shù)據(jù)進(jìn)行語義理解，以得到所述文本數(shù)據(jù)的語義理解結(jié)果。本發(fā)明提出了語義理解“候選路徑”的概念，在生成最后的語義理解之前，先通過知識點標(biāo)注得到眾多候選路徑，然后提取每條候選路徑的路徑特征，再根據(jù)路徑特征對眾多候選路徑進(jìn)行過濾，從而大大減少了最后進(jìn)行語義理解時所面對的路徑的數(shù)量，進(jìn)而提高了語義理解的效率。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及自然語言理解領(lǐng)域，尤其涉及一種語義理解方法及裝置。
背景技術(shù)
隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展，人們面對的各種文本信息成爆炸式增長，如何快速有效的分析出文本信息所包含的意思(也即語義)，成為一種迫切的需求，尤其是對于人機(jī)交互的場景。在人機(jī)交互的場景下，理解語義是做出正確應(yīng)答的基礎(chǔ)，所以如何能夠快速分析出語義是需要重點關(guān)注的研究方向。
舉例來講，人機(jī)交互可以是用戶與智能家居或智能穿戴設(shè)備等智能終端的交互，例如用戶與智能終端交互時，說出“我想聽鄧麗君的歌曲”，智能終端通過語音識別技術(shù)將用戶語音數(shù)據(jù)識別為文本數(shù)據(jù)后，需要快速對該文本數(shù)據(jù)進(jìn)行語義理解，然后才能做出正確的響應(yīng)。
當(dāng)對一句話進(jìn)行語義理解時，通常會得到多種可能的語義理解(也即一句話可能會被理解為多種意思)，故需要從中進(jìn)一步找到最優(yōu)的語義理解作為最終結(jié)果。然而發(fā)明人在實現(xiàn)本發(fā)明的過程中發(fā)現(xiàn)，隨著語義理解技術(shù)的發(fā)展，對文本的解析越來越細(xì)致，這就導(dǎo)致得到的語義理解的數(shù)量呈指數(shù)級增長，而這些眾多的語義理解中往往會包含較多不相關(guān)甚至是無意義的語義理解，換句話說，數(shù)量眾多的語義理解中存在較多冗余，使得很難從中快速找到最優(yōu)的語義理解，從而大大影響了語義理解時的速度和效率。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種語義理解方法及裝置，以提高語義理解時的效率。
根據(jù)本發(fā)明實施例的第一方面，提供一種語義理解方法，所述方法包括：
獲取待處理文本數(shù)據(jù)；
對所述文本數(shù)據(jù)進(jìn)行知識點標(biāo)注，以生成多條語義理解候選路徑；
提取每條語義理解候選路徑的路徑特征；
根據(jù)所述路徑特征對所述多條語義理解候選路徑進(jìn)行過濾，以得到一條或多條語義理解路徑；
根據(jù)過濾后得到的一條或多條語義理解路徑對所述文本數(shù)據(jù)進(jìn)行語義理解，以得到所述文本數(shù)據(jù)的語義理解結(jié)果。
可選的，對所述文本數(shù)據(jù)進(jìn)行知識點標(biāo)注，以生成多條語義理解候選路徑，包括：
對所述文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞；
根據(jù)分詞后得到的詞語和預(yù)設(shè)的知識庫對所述文本數(shù)據(jù)進(jìn)行知識點標(biāo)注，其中所述知識庫中存儲有多個由屬性及屬性值組成的屬性-屬性值對，每個所述知識點以屬性-詞語-屬性值的形式表示，所述分詞后得到的詞語為分詞后得到的詞或詞組；
使用標(biāo)注得到的知識點中的屬性替換所述文本數(shù)據(jù)中相應(yīng)的詞語，以生成多條語義理解候選路徑。
可選的，根據(jù)分詞后得到的詞語和預(yù)設(shè)的知識庫對所述文本數(shù)據(jù)進(jìn)行知識點標(biāo)注，包括：
計算當(dāng)前詞語與所述知識庫中每個屬性對應(yīng)的屬性值之間的距離，并將所述距離作為匹配得分；
當(dāng)所述匹配得分小于第一預(yù)設(shè)閾值時，則判斷為匹配成功，并生成一個知識點，其中所生成的知識點中的詞語為當(dāng)前詞語，所生成的知識點中的屬性和屬性值分別為匹配成功的屬性和屬性值。
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