[發明專利]一種意圖識別結果糾錯方法

在審

• 申請號: 201910853882.9
• 申請日: 2019-09-10
• 公開（公告）號: CN110598214A
• 公開（公告）日: 2019-12-20
• 發明（設計）人: 賈川江;周杰;李足紅
• 申請（專利權）人: 四川長虹電器股份有限公司
• 主分類號: G06F17/27
• 分類號: G06F17/27;G06F16/635;G06F16/638;G06F16/735;G06F16/738
• 代理公司: 51213 四川省成都市天策商標專利事務所
• 代理人: 張秀敏

本發明公開了一種意圖識別結果糾錯方法，用于對意圖識別模塊的識別結果進行糾錯，包括以下步驟：A.自定義詞典；B.定義糾錯規則；C.對用戶輸入的信息進行分詞及實體抽取；D.將分詞結果在自定義的詞典中進行匹配；E.結合匹配結果及糾錯規則，判斷意圖識別模塊的識別結果是否錯誤，若錯誤，則將正確的識別結果替換錯誤結果進行輸出，否則，直接輸出意圖識別模塊的識別結果。本發明的意圖識別結果糾錯方法通過設計一種結合實體抽取的糾錯規則，實現對模型識別錯誤意圖進行修正的方法，達到提高模型識別率的目標。

技術領域

本發明涉及神經語言程序學中意圖分類識別技術領域，特別涉及一種意圖識別結果糾錯方法。

背景技術

近年來，隨著人工智能的迅速發展，人工智能語音技術更是受到智能電視行業的追捧，不少電視廠商紛紛發布了具有語音交互功能的電視新品，而且智能電視語音交互也成為了吸引消費者的重要因素之一。神經語言程序學是人工智能的一個子領域，也是智能電視語音交互的核心元素之一。

意圖識別是語音識別領域中非常重要的應用場景，例如用戶說“今天天氣怎么樣”，通過意圖分類模型能準確分析用戶的意圖是查詢天氣，從而達到電視與用戶之間的智能“對話”。

而意圖分類模型的識別準確率，往往在一定程度上就很難再提高，哪怕0.01％。恰好就有一些用戶意圖是模型識別不到或者識別錯誤的，這個時候意圖糾錯就能對模型識別準確性進行一定的補充，糾正這些未能識別或者識別錯誤的意圖，提高識別準確率和用戶體驗度。

發明內容

本發明的目的是克服上述背景技術中不足，提供一種意圖識別結果糾錯方法，通過設計一種結合實體抽取的糾錯規則，實現對模型識別錯誤意圖進行修正的方法，達到提高模型識別率的目標。

為了達到上述的技術效果，本發明采取以下技術方案：

一種意圖識別結果糾錯方法，用于對意圖識別模塊的識別結果進行糾錯，包括以下步驟：

A.自定義詞典；

B.定義糾錯規則；

C.對用戶輸入的信息進行分詞及實體抽取；

D.將分詞結果在自定義的詞典中進行匹配；

E.結合匹配結果及糾錯規則，判斷意圖識別模塊的識別結果是否錯誤，若錯誤，則將正確的識別結果替換錯誤結果進行輸出，否則，直接輸出意圖識別模塊的識別結果。

進一步地，所述步驟A的詞典包括若干領域的詞典，且在各領域詞典內收錄有該領域對應的作為識別結果的信息。

進一步地，不同詞典具有不同優先級。

進一步地，所述詞典至少包括視頻領域詞典及音樂領域詞典，所述視頻領域詞典內至少包括動作名稱及視頻名稱，所述音樂領域詞典內至少包括動作名稱及歌曲名稱。

進一步地，所述糾錯規則至少包括：動作+視頻名稱，動作+歌曲名稱，且動作+視頻名稱屬于視頻領域，動作+歌曲名稱屬于音樂領域。

進一步地，所述步驟C中對用戶輸入的信息進行分詞及實體抽取時具體是將用戶輸入的信息分為動詞+名詞兩種詞，并對上述兩種詞進行抽取。

進一步地，所述步驟D具體是將抽取出的詞在各詞典中進行內容匹配，并依據詞典的優先級，得出抽取出的詞所屬的領域。

進一步地，所述步驟E具體是依據糾錯規則的定義將抽取的詞進行組合，并將其所屬的領域與意圖識別模塊的識別結果進行對比，判定意圖識別模塊的識別結果是否正確，若錯誤，則將正確的識別結果替換錯誤結果進行輸出，否則，直接輸出意圖識別模塊的識別結果。

本發明與現有技術相比，具有以下的有益效果：