[發明專利]用于信息處理的方法、裝置、電子設備和存儲介質

有效

• 申請號: 202010531452.8
• 申請日: 2020-06-11
• 公開（公告）號: CN111709250B
• 公開（公告）日: 2022-05-06
• 發明（設計）人: 田孟;姜文斌;馮欣偉;余淼;吳學謙;周環宇;宋勛超;時鴻劍
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06F40/30
• 分類號: G06F40/30;G06F16/332;G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京市金杜律師事務所 11256
• 代理人: 李輝

1.一種用于信息處理的方法，包括：

從待處理的自然語言問題中獲取語義表示；

基于神經網絡模型，從與知識庫相關聯的多個操作中確定與所述語義表示有關的第一操作，以作為第一樹節點；以及

基于所述語義表示、所述第一操作、所述第一操作的輸入參數和所述神經網絡模型，生成第二樹節點，所述第二樹節點是所述第一樹節點的子節點；其中生成所述第二樹節點包括：

如果確定所述輸入參數為所述知識庫中的對象，則基于所述第一操作和所述神經網絡模型，從所述多個操作中的與所述對象相對應的第一組操作中確定與所述語義表示有關的第二操作，以作為所述第二樹節點；以及

如果確定所述輸入參數為所述知識庫中的屬性值，則基于所述第一操作和所述神經網絡模型，從所述多個操作中的與所述屬性值相對應的第二組操作中確定與所述語義表示有關的第三操作，以作為所述第二樹節點。

2.根據權利要求1所述的方法，其中從所述自然語言問題中獲取所述語義表示包括：

在所述知識庫中確定與所述自然語言問題中的詞序列相匹配的第一元素；

基于所述第一元素，生成與所述詞序列相對應的第一標簽；以及

基于所述詞序列、所述第一標簽以及編碼器模型，獲取所述語義表示。

3.根據權利要求2所述的方法，其中確定所述第一元素包括：

在所述知識庫中確定與所述自然語言問題中的多個詞序列相匹配的多個元素；

如果確定所述多個詞序列的長度相同，則確定所述多個元素中優先級最高的元素作為所述第一元素，以及

如果確定所述多個詞序列的長度不同，則確定與所述多個詞序列中最長的詞序列相匹配的元素作為所述第一元素。

4.根據權利要求1所述的方法，其中所述輸入參數包括以下各項中的至少一項：

所述知識庫中的對象、屬性、屬性值、類別、關系和操作。

5.根據權利要求1所述的方法，其中所述神經網絡模型是基于從參考自然語言問題獲取的參考語義表示以及與所述知識庫相關聯的參考操作而訓練得到的。

6.一種用于信息處理的方法，包括：

從待處理的自然語言問題中獲取語義表示；

基于神經網絡模型，從與知識庫相關聯的多個操作中確定與所述語義表示有關的第一操作，以作為第一樹節點；以及

基于所述語義表示、所述第一操作、所述第一操作的輸入參數和所述神經網絡模型，生成第二樹節點，所述第二樹節點是所述第一樹節點的子節點；其中生成所述第二樹節點包括：

如果確定所述輸入參數為所述知識庫中的類別，則基于所述第一操作和所述神經網絡模型，從所述知識庫中的與所述類別相對應的類別實例中確定與所述語義表示有關的第一類別實例，以作為所述第二樹節點；以及

如果確定所述輸入參數為所述知識庫中的屬性，則基于所述第一操作和所述神經網絡模型，從所述知識庫中的與所述屬性相對應的屬性實例中確定與所述語義表示有關的第一屬性實例，以作為所述第二樹節點。

7.根據權利要求6所述的方法，其中從所述自然語言問題中獲取所述語義表示包括：

在所述知識庫中確定與所述自然語言問題中的詞序列相匹配的第一元素；

基于所述第一元素，生成與所述詞序列相對應的第一標簽；以及

基于所述詞序列、所述第一標簽以及編碼器模型，獲取所述語義表示。

8.根據權利要求7所述的方法，其中確定所述第一元素包括：

在所述知識庫中確定與所述自然語言問題中的多個詞序列相匹配的多個元素；

如果確定所述多個詞序列的長度相同，則確定所述多個元素中優先級最高的元素作為所述第一元素，以及

如果確定所述多個詞序列的長度不同，則確定與所述多個詞序列中最長的詞序列相匹配的元素作為所述第一元素。

9.根據權利要求6所述的方法，其中所述輸入參數包括以下各項中的至少一項：

所述知識庫中的對象、屬性、屬性值、類別、關系和操作。