[發(fā)明專利]一種語義意圖識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201910509538.8
• 申請日: 2019-06-13
• 公開（公告）號: CN110334344A
• 公開（公告）日: 2019-10-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王星星
• 申請（專利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F17/27
• 分類號: G06F17/27;G06F16/33;G06N3/04
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202
• 代理人: 郝傳鑫;賈允

1.一種語義意圖識別方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取文本信息；

將所述文本信息輸入意圖識別模型進(jìn)行意圖識別處理，得到所述文本信息的意圖信息；

獲取所述文本信息中與所述意圖信息匹配的關(guān)鍵詞信息；

基于所述匹配的關(guān)鍵詞信息確定與所述意圖信息相匹配的語義信息；

其中，所述意圖識別模型包括：特征輸入轉(zhuǎn)換層、兩層的多線性特征學(xué)習(xí)層、卷積層和輸出層，所述多線性特征學(xué)習(xí)層的學(xué)習(xí)權(quán)重數(shù)據(jù)為一維線性權(quán)重向量。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述多線性特征學(xué)習(xí)層包括：

多線性注意力學(xué)習(xí)單元、第一歸一化相加處理單元、門控制單元、前向?qū)W習(xí)單元和第二歸一化相加處理單元；

其中，所述多線性注意力學(xué)習(xí)單元用于基于特征輸入轉(zhuǎn)換層得到的文本特征矩陣與一維線性權(quán)重向量進(jìn)行多維度文本特征學(xué)習(xí)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于特征輸入轉(zhuǎn)換層得到的文本特征矩陣與一維線性權(quán)重向量進(jìn)行多維度文本特征學(xué)習(xí)包括：

對所述特征輸入轉(zhuǎn)換層輸出的詞向量與第一一維線性權(quán)重向量進(jìn)行點積歸一化處理；

基于第二一維線性權(quán)重向量和第三一維線性權(quán)重向量對點積歸一化處理后的特征向量和所述特征輸入轉(zhuǎn)換層輸出的詞向量進(jìn)行線性變換處理；

基于預(yù)設(shè)閾值函數(shù)對所述線性變化處理后的特征向量進(jìn)行閾值映射處理；

基于閾值映射處理后的特征向量、點積歸一化處理后的特征向量和所述特征輸入轉(zhuǎn)換層輸出的詞向量確定所述文本信息的多維度文本特征向量。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述意圖識別模型包括采用下述方式確定：

獲取標(biāo)注有意圖標(biāo)識的文本信息；

基于所述標(biāo)注有意圖標(biāo)識的文本信息對預(yù)設(shè)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到所述意圖識別模型；

其中，所述意圖標(biāo)識至少包括下述之一：下單意圖標(biāo)識、指示支付意圖標(biāo)識、指定支付工具意圖標(biāo)識、會話結(jié)束意圖標(biāo)識、備注意圖標(biāo)識、取消訂單意圖標(biāo)識、增減指定對象意圖標(biāo)識。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，當(dāng)所述意圖信息包括下單意圖時，所述獲取所述文本信息中與所述意圖信息匹配的關(guān)鍵詞信息包括：

對所述文本信息進(jìn)行分詞處理，得到文本信息中的分詞詞語；

基于預(yù)設(shè)詞性備注庫對所述分詞詞語進(jìn)行詞性分析，得到所述分詞詞語的詞性；

基于所述分詞詞語的詞性確定與所述意圖信息匹配的關(guān)鍵詞信息；

其中，所述預(yù)設(shè)詞性備注庫包括具有詞性備注的詞語。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，當(dāng)所述意圖信息包括下單意圖時，所述基于所述匹配的關(guān)鍵詞信息確定與所述意圖信息相匹配的語義信息包括：

基于所述匹配的關(guān)鍵詞信息生成與所述意圖信息相匹配的文本短句；

對所述文本短句進(jìn)行語義分析，得到所述文本短句的語義信息；

將所述文本短句的語義信息作為所述與所述意圖信息相匹配的語義信息。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，當(dāng)所述文本短句的語義信息間存在語義歧義時，所述方法還包括：

獲取所述存在語義歧義的文本短句中詞語的位置權(quán)重和頻率權(quán)重；

基于所述位置權(quán)重和頻率權(quán)重分別對所述存在語義歧義的文本短句進(jìn)行去歧義處理；

相應(yīng)的，所述將所述文本短句的語義信息作為所述與所述意圖信息相匹配的語義信息包括：

將去歧義處理后的文本短句的語義信息作為所述與所述意圖信息相匹配的語義信息。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，當(dāng)所述意圖信息包括備注意圖時，所述基于所述匹配的關(guān)鍵詞信息確定與所述意圖信息相匹配的語義信息包括：

確定所述匹配的關(guān)鍵詞信息中的對象關(guān)鍵詞；

基于預(yù)設(shè)對象備注圖譜確定與所述對象關(guān)鍵詞相匹配的對象備注信息；

基于所述對象備注信息確定與所述備注意圖相匹配的語義信息；

其中，所述預(yù)設(shè)對象備注圖譜包括對象關(guān)鍵詞和對象備注信息的映射關(guān)系。