[發(fā)明專利]自然語言處理方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201611202712.7
• 申請(qǐng)日: 2016-12-21
• 公開（公告）號(hào): CN106844335A
• 公開（公告）日: 2017-06-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 嚴(yán)潔;汪坤;任耀洲;常元章;霍光磊;易梅
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 海航生態(tài)科技集團(tuán)有限公司
• 主分類號(hào): G06F17/27
• 分類號(hào): G06F17/27;G06F17/30
• 代理公司: 北京康信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司11240
• 代理人: 韓建偉,張永明

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及信息處理領(lǐng)域，具體而言，涉及一種自然語言處理方法及裝置。

背景技術(shù)

在科技發(fā)展的今天，信息迅速膨脹，自然語言理解技術(shù)已成為人們?nèi)粘Ｉ钜约翱萍籍a(chǎn)業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)，它也是衡量機(jī)器智能化的一個(gè)重要指標(biāo)。近年來隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用的普及，自然語言技術(shù)也開始應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域(如，搜索、問答、對(duì)話機(jī)器人等)，提高機(jī)器對(duì)自然語言的理解能力，從而降低人機(jī)溝通的門檻。

但是，隨著自然語言理解技術(shù)的普及，不同的行業(yè)都會(huì)面臨一個(gè)共同的問題，深度學(xué)習(xí)需要特定領(lǐng)域龐大的語料作驅(qū)動(dòng)。對(duì)于不同的應(yīng)用領(lǐng)域來說，如何獲取有效的數(shù)據(jù)，成為問題的核心。大部分任務(wù)在創(chuàng)建之初并沒有可供使用的特定語料，因此很難在特定的領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)不同人機(jī)的對(duì)話；同時(shí)對(duì)于自然語言的處理，也無法準(zhǔn)確確定自然語言處理結(jié)果，向終端等設(shè)備呈現(xiàn)的結(jié)果也不準(zhǔn)確，導(dǎo)致在人機(jī)溝通的過程中降低用戶的體驗(yàn)感。

在聊天機(jī)器人領(lǐng)域，可分為open域和close域(又叫任務(wù)驅(qū)動(dòng))的聊天機(jī)器人，其中，自然語言存在多變性和抽象性，在任務(wù)驅(qū)動(dòng)聊天機(jī)器人方面，其中一種是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過模擬整個(gè)對(duì)話過程，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。但是此種方案需要大量的語料做驅(qū)動(dòng)，對(duì)于項(xiàng)目初創(chuàng)階段，如果沒有好的資源依托很難得到滿意的結(jié)果。另外一種方案是偏向于應(yīng)用的對(duì)話服務(wù)機(jī)器人，該方案通過自身產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)(如百度、Google有龐大的后臺(tái)語料數(shù)據(jù)庫)或者常年在自然語言方面的積累(小型機(jī)器人對(duì)話)，挖掘大量的實(shí)體構(gòu)建實(shí)體關(guān)系庫，但是實(shí)體關(guān)系庫中的資源一般都是不公開的，其他企業(yè)很難利用這方面的優(yōu)勢(shì)去構(gòu)建符合企業(yè)自身的產(chǎn)品，而且該類產(chǎn)品的應(yīng)用領(lǐng)域也是有限的。也無法通過自然語言的對(duì)話實(shí)現(xiàn)人機(jī)順暢的交互。

針對(duì)上述的無法準(zhǔn)確確定自然語言對(duì)應(yīng)的信息的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種自然語言處理方法及裝置，以至少解決無法準(zhǔn)確確定自然語言對(duì)應(yīng)的信息的技術(shù)問題。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種自然語言處理方法，包括：接收第一語句，其中，所述第一語句為自然語言表達(dá)的語句；提取所述第一語句的一個(gè)或多個(gè)關(guān)鍵詞；查找到所述一個(gè)或多個(gè)關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的信息或命令；呈現(xiàn)所述信息或所述命令的執(zhí)行結(jié)果。

進(jìn)一步地，提取所述第一語句的一個(gè)或多個(gè)關(guān)鍵詞包括：對(duì)所述第一語句進(jìn)行分詞得到多個(gè)詞語；使用所述多個(gè)詞語與預(yù)先配置的多個(gè)模板進(jìn)行匹配，其中，所述模板是指由多個(gè)語義元組成的連貫語義模式，每個(gè)所述語義元有預(yù)先設(shè)定的與所述模板對(duì)應(yīng)的語義貢獻(xiàn)度，所述語義元是指具有相同或近似語義的關(guān)鍵詞集合；從所述多個(gè)模板中獲取第一模板，所述第一模板是指與所述多個(gè)詞語部分或全部語義關(guān)聯(lián)度最高的模板；獲取所述多個(gè)詞語中與所述第一模板中的語義元匹配成功的詞語，將所述匹配成功的詞語作為關(guān)鍵詞。

進(jìn)一步地，在查找到所述一個(gè)或多個(gè)關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的信息或命令之后，所述方法還包括：在所述信息或所述命令的執(zhí)行結(jié)果不唯一的情況下，呈現(xiàn)提示信息，其中，所述提示信息用于指示輸入屬性參數(shù)；接收第二語句，并從所述第二語句中獲取屬性參數(shù)；呈現(xiàn)所述信息或所述命令的執(zhí)行結(jié)果包括：根據(jù)所述屬性參數(shù)呈現(xiàn)所述信息或所述命令的執(zhí)行結(jié)果。

進(jìn)一步地，所述一個(gè)或多個(gè)關(guān)鍵詞包括：用于查找信息或命令的第一關(guān)鍵詞、和用于標(biāo)識(shí)屬性參數(shù)的第二關(guān)鍵詞，查找到所述一個(gè)或多個(gè)第一關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的信息或命令包括：根據(jù)所述第一關(guān)鍵詞查找與所述第一關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的信息或命令，其中，所述第二關(guān)鍵詞作為所述信息或命令的屬性參數(shù)。

進(jìn)一步地，根據(jù)所述第一關(guān)鍵詞查找與所述第一關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的信息或命令包括：使用所述第一關(guān)鍵詞，作為預(yù)先配置的至少一個(gè)決策的輸入；獲取所述至少一個(gè)決策中的最優(yōu)決策對(duì)應(yīng)的信息或命令。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的另一方面，還提供了一種自然語言處理裝置，包括：接收單元，用于接收第一語句，其中，所述第一語句為自然語言表達(dá)的語句；提取單元，用于提取所述第一語句的一個(gè)或多個(gè)關(guān)鍵詞；查找單元，用于查找到所述一個(gè)或多個(gè)關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的信息或命令；第一呈現(xiàn)單元，用于呈現(xiàn)所述信息或所述命令的執(zhí)行結(jié)果。