[發(fā)明專利]語義識別方法及裝置、電子設(shè)備和計算機可讀存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811498049.9
• 申請日: 2018-12-07
• 公開（公告）號: CN111368548A
• 公開（公告）日: 2020-07-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王穎帥;李曉霞;苗詩雨
• 申請（專利權(quán)）人: 北京京東尚科信息技術(shù)有限公司;北京京東世紀貿(mào)易有限公司
• 主分類號: G06F40/30
• 分類號: G06F40/30;G06F40/295;G06N3/04
• 代理公司: 北京律智知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11438
• 代理人: 袁禮君;闞梓瑄

本發(fā)明的實施例提供了一種語義識別方法及裝置、電子設(shè)備和計算機可讀存儲介質(zhì)，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該語義識別方法包括：獲取目標對象的輸入信息；通過槽位提取模型提取所述輸入信息中的目標槽位的目標槽值；其中，所述槽位提取模型包括依次連接的輸入層、共享層和輸出層，其中所述輸出層包括并行的n個子輸出層，每個子輸出層用于輸出一種槽位的槽值預測結(jié)果；n為大于等于2的正整數(shù)。本發(fā)明實施例的技術(shù)方案能夠?qū)崿F(xiàn)對同一個詞語的多槽位預測，提高語義識別的準確度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種語義識別方法、語義識別裝置、電子設(shè)備和計算機可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

現(xiàn)有技術(shù)中，語義識別采用斯坦福CoreNLP處理工具，先做基礎(chǔ)語言底層分詞、詞性標注等分析，然后寫正則模板匹配，提取出特定話術(shù)中的特定詞語。

其中，這里的話術(shù)是一種模板，比如“我要買***”就是一種話術(shù)，看到這種話術(shù)，表明用戶的購物意圖是商品查詢。

上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點是：

斯坦福CoreNLP處理工具中的正則模板，是產(chǎn)品人員提前設(shè)置好話術(shù)句式，用正則表達式寫程序匹配。但是，斯坦福CoreNLP處理工具中的正則匹配模板，提取語義信息比較死板，只有在正則指定的話術(shù)中才可以匹配。

比如售后的業(yè)務場景，可以設(shè)置話術(shù)模板為“我買的***要退貨”，程序看到這樣的句式，就將其預測到售后業(yè)務場景，但是這要求用戶說的話嚴格匹配，只有完全匹配才可以識別。

即現(xiàn)有技術(shù)中，只有在正則指定的話術(shù)中才可以匹配，隨著電子商務平臺業(yè)務場景的擴大，需要寫越來越多的正則模板，比較浪費人力，效果也不夠靈活。

因此，需要一種新的語義識別方法、語義識別裝置、電子設(shè)備和計算機可讀存儲介質(zhì)。

需要說明的是，在上述背景技術(shù)部分公開的信息僅用于加強對本發(fā)明背景的理解，因此可以包括不構(gòu)成對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例的目的在于提供一種語義識別方法、語義識別裝置、電子設(shè)備和計算機可讀存儲介質(zhì)，進而至少在一定程度上克服由于相關(guān)技術(shù)的限制和缺陷而導致的一個或者多個問題。

根據(jù)本發(fā)明實施例的第一方面，提供了一種語義識別方法，包括：獲取目標對象的輸入信息；通過槽位提取模型提取所述輸入信息中的目標槽位的目標槽值；其中，所述槽位提取模型包括依次連接的輸入層、共享層和輸出層，其中所述輸出層包括并行的n個子輸出層，每個子輸出層用于輸出一種槽位的槽值預測結(jié)果；n為大于等于2的正整數(shù)。

在本發(fā)明的一種示例性實施例中，所述輸入信息包括輸入語音信息和/或輸入文字信息。

在本發(fā)明的一種示例性實施例中，所述目標槽位包括產(chǎn)品詞槽位、品牌詞槽位、修飾詞槽位、性別槽位、價格槽位、詢問范圍槽位、頻道編號槽位中的任意一種或者多種。

在本發(fā)明的一種示例性實施例中，還包括：預先定義目標品類的n種槽位。

在本發(fā)明的一種示例性實施例中，還包括：生成產(chǎn)品詞庫、品牌詞庫和品牌產(chǎn)品詞配對詞庫；基于所述產(chǎn)品詞庫、品牌詞庫和品牌產(chǎn)品詞配對詞庫建立知識圖譜。

在本發(fā)明的一種示例性實施例中，還包括：根據(jù)所述目標槽位的目標槽值從所述知識圖譜中檢索推薦信息；將所述推薦信息發(fā)送至所述目標對象。

在本發(fā)明的一種示例性實施例中，還包括：通過業(yè)務場景分類模型確定所述輸入信息對應的目標業(yè)務場景。

在本發(fā)明的一種示例性實施例中，所述目標業(yè)務場景包括商品查詢場景、售后服務場景、模糊優(yōu)惠查詢場景、特定商品優(yōu)惠查詢場景、訂單查詢場景、全站直達場景和未知場景中的任意一種或者多種。