[發(fā)明專利]人機(jī)交互系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言理解的方法和裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010429245.1
• 申請(qǐng)日: 2020-05-20
• 公開（公告）號(hào): CN111737972A
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王寶軍;張宇洋;李林琳;尚利峰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華為技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06F40/211
• 分類號(hào): G06F40/211;G06F40/289;G06F40/30;G06F16/35
• 代理公司: 北京龍雙利達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11329
• 代理人: 陳洪艷;王君

本申請(qǐng)?zhí)峁┝巳斯ぶ悄茴I(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言理解的方法和相關(guān)裝置。本申請(qǐng)?zhí)峁┑募夹g(shù)方案中，可以從詞典中查詢得到用戶輸入的語(yǔ)句中的詞條的信息，并對(duì)該詞條信息進(jìn)行消歧處理，然后根據(jù)消歧處理得到的詞條信息理解該語(yǔ)句的意圖和相關(guān)關(guān)鍵信息。本申請(qǐng)?zhí)峁┑募夹g(shù)方案，無(wú)需額外的數(shù)據(jù)標(biāo)注即可提升自然語(yǔ)言理解的性能，且實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言理解的系統(tǒng)維護(hù)起來(lái)簡(jiǎn)單，從而可以提升用戶的體驗(yàn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及人工智能領(lǐng)域，特別涉及一種人機(jī)交互系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言理解的方法和裝置。

背景技術(shù)

人工智能(artificial intelligence,AI)是利用數(shù)字計(jì)算機(jī)或者數(shù)字計(jì)算機(jī)控制的機(jī)器模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能，獲取知識(shí)并使用知識(shí)獲得最佳結(jié)果的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。換句話說(shuō)，人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能也就是研究各種智能機(jī)器的設(shè)計(jì)原理與實(shí)現(xiàn)方法，使機(jī)器具有感知、推理與決策的功能。

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，讓人機(jī)之間能夠通過(guò)自然語(yǔ)言進(jìn)行交互的自然語(yǔ)言人機(jī)交互系統(tǒng)變的越來(lái)越重要。人機(jī)之間能夠通過(guò)自然語(yǔ)言進(jìn)行交互，就需要系統(tǒng)能夠識(shí)別出人類自然語(yǔ)言的具體含義。識(shí)別出人類自然語(yǔ)言的具體含義稱為自然語(yǔ)言理解(natural language understand，NLU)。NLU通常是指識(shí)別用戶的意圖，提取用戶的自然語(yǔ)言中的關(guān)鍵信息。

NLU為智能設(shè)備，例如智能音箱、智能電視、智能汽車或智能手機(jī)，與用戶交互不可交互的部分，或者可以說(shuō)，NLU為人機(jī)交互系統(tǒng)的關(guān)鍵模塊。

例如，手機(jī)用戶向手機(jī)助手輸入語(yǔ)音“買一張去北京的機(jī)票”之后，手機(jī)助手中的NLU模塊需要識(shí)別出用戶的意圖為買機(jī)票，并提取出關(guān)鍵信息“目的地：北京”，這樣，手機(jī)助手才可能進(jìn)一步為用戶打開訂票應(yīng)用程序，并進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)訂機(jī)票的業(yè)務(wù)。

因此，如何實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言理解成為亟待解決的技術(shù)問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)?zhí)峁┝巳藱C(jī)交互系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言理解的方法和相關(guān)裝置，且該方法可以提升自然語(yǔ)言理解的性能，從而提升用戶的體驗(yàn)。

第一方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N人機(jī)交互系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言理解的方法。該方法包括：獲取目標(biāo)詞條信息，所述目標(biāo)詞條信息用于表示目標(biāo)語(yǔ)句包含的詞條，所述目標(biāo)語(yǔ)句為用戶向所述人機(jī)交互系統(tǒng)輸入的語(yǔ)句；使用詞條消歧模型，基于所述目標(biāo)語(yǔ)句和所述目標(biāo)詞條信息，獲取目標(biāo)指示信息，所述目標(biāo)指示信息用于指示所述目標(biāo)詞條信息所指示的詞條是否符合所述目標(biāo)語(yǔ)句的語(yǔ)義；使用自然語(yǔ)言理解模型，基于所述目標(biāo)語(yǔ)句、所述目標(biāo)詞條信息和所述目標(biāo)指示信息，獲取理解結(jié)果，所述理解結(jié)果包含所述用戶輸入所述目標(biāo)語(yǔ)句的目標(biāo)意圖和所述目標(biāo)意圖的關(guān)鍵信息。

該方法中，在獲取目標(biāo)語(yǔ)句所包含的詞條的信息之后，不是直接使用該詞條的信息來(lái)輔助自然語(yǔ)言理解模型理解目標(biāo)語(yǔ)句，而是使用詞條消歧模型判斷該詞條是否為符合該目標(biāo)語(yǔ)句語(yǔ)義的詞條，或者說(shuō)檢查該詞條是否可以作為該目標(biāo)語(yǔ)句的真實(shí)詞條，并使用判斷結(jié)果輔助自然語(yǔ)言理解模型獲取目標(biāo)語(yǔ)句的意圖和關(guān)鍵信息。這可以提高自然語(yǔ)言理解的性能，從而可以提高用戶體驗(yàn)。

通常來(lái)說(shuō)，每個(gè)模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，都需要對(duì)其訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。但是，由于本申請(qǐng)中的詞條消歧模型的輸出的指示信息可以通過(guò)自然語(yǔ)言理解模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的意圖和關(guān)鍵信息推測(cè)得到，因此，本申請(qǐng)中的詞條消息模型和自然語(yǔ)言理解模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以僅通過(guò)對(duì)語(yǔ)句的意圖和關(guān)鍵信息進(jìn)行標(biāo)注即可，也就是可以僅對(duì)自然語(yǔ)言理解模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注即可。這可以節(jié)省訓(xùn)練數(shù)據(jù)的人工標(biāo)注成本，提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取效率，從而可以提高這兩個(gè)模型的訓(xùn)練效率，尤其在需要更新人機(jī)交互系統(tǒng)的自然語(yǔ)言理解功能的場(chǎng)景下，可以提高這兩個(gè)模型的更新效率，從而可以及時(shí)提高人機(jī)交互系統(tǒng)的性能，最終提高用戶的體驗(yàn)。