[發(fā)明專(zhuān)利]用于信息處理的方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010531452.8
• 申請(qǐng)日: 2020-06-11
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111709250B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-05-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 田孟;姜文斌;馮欣偉;余淼;吳學(xué)謙;周環(huán)宇;宋勛超;時(shí)鴻劍
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06F40/30
• 分類(lèi)號(hào): G06F40/30;G06F16/332;G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京市金杜律師事務(wù)所 11256
• 代理人: 李輝

本公開(kāi)的實(shí)施例涉及用于信息處理的方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域。根據(jù)該方法，從待處理的自然語(yǔ)言問(wèn)題中獲取語(yǔ)義表示，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從與知識(shí)庫(kù)相關(guān)聯(lián)的多個(gè)操作中確定與語(yǔ)義表示有關(guān)的第一操作，以作為第一樹(shù)節(jié)點(diǎn)，以及基于語(yǔ)義表示、第一操作、第一操作的輸入?yún)?shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，生成第二樹(shù)節(jié)點(diǎn)，第二樹(shù)節(jié)點(diǎn)是第一樹(shù)節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)。由此，能夠基于自然語(yǔ)言問(wèn)題生成以與知識(shí)庫(kù)相關(guān)聯(lián)的操作為樹(shù)節(jié)點(diǎn)的樹(shù)結(jié)構(gòu)，可以簡(jiǎn)單高效地轉(zhuǎn)化為查詢語(yǔ)句。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開(kāi)的實(shí)施例總體涉及自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，具體涉及用于信息處理的方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

在問(wèn)答場(chǎng)景中，無(wú)論是通用問(wèn)答還是行業(yè)領(lǐng)域的問(wèn)答，首先都需要進(jìn)行語(yǔ)義解析，然后將問(wèn)題的解析結(jié)果轉(zhuǎn)化為查詢語(yǔ)句，最后去知識(shí)庫(kù)中檢索答案。傳統(tǒng)上利用規(guī)則匹配或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)解析問(wèn)題。基于規(guī)則匹配的方案通過(guò)人工標(biāo)注構(gòu)建匹配模式，根據(jù)模式獲取問(wèn)題的解析信息。這種方案需要消耗大量時(shí)間和人力去標(biāo)注固定匹配模式，并且泛化能力差。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方案通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定語(yǔ)義成分，并確定各個(gè)語(yǔ)義之間的關(guān)系。這種方案解析得到的語(yǔ)義樹(shù)只是表示不同語(yǔ)義元素之間的關(guān)系，不能直接轉(zhuǎn)化成查詢語(yǔ)句。

發(fā)明內(nèi)容

提供了一種用于信息處理的方法、裝置、電子設(shè)備以及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)。

根據(jù)本公開(kāi)的第一方面，提供了一種用于信息處理的方法。該方法包括：從待處理的自然語(yǔ)言問(wèn)題中獲取語(yǔ)義表示，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從與知識(shí)庫(kù)相關(guān)聯(lián)的多個(gè)操作中確定與語(yǔ)義表示有關(guān)的第一操作，以作為第一樹(shù)節(jié)點(diǎn)，以及基于語(yǔ)義表示、第一操作、第一操作的輸入?yún)?shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，生成第二樹(shù)節(jié)點(diǎn)，第二樹(shù)節(jié)點(diǎn)是第一樹(shù)節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)。

根據(jù)本公開(kāi)的第二方面，提供了一種用于信息處理的裝置。該裝置包括：語(yǔ)義表示獲取模塊，被配置為從待處理的自然語(yǔ)言問(wèn)題中獲取語(yǔ)義表示；第一操作確定模塊，被配置為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從與知識(shí)庫(kù)相關(guān)聯(lián)的多個(gè)操作中確定與語(yǔ)義表示有關(guān)的第一操作，以作為第一樹(shù)節(jié)點(diǎn)；以及樹(shù)節(jié)點(diǎn)生成模塊，被配置為基于語(yǔ)義表示、第一操作、第一操作的輸入?yún)?shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，生成第二樹(shù)節(jié)點(diǎn)，第二樹(shù)節(jié)點(diǎn)是第一樹(shù)節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)。

根據(jù)本公開(kāi)的第三方面，提供了一種電子設(shè)備。該電子設(shè)備包括：至少一個(gè)處理器，以及與至少一個(gè)處理器通信連接的存儲(chǔ)器，其中，存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被至少一個(gè)處理器執(zhí)行的指令，指令被至少一個(gè)處理器執(zhí)行，以使至少一個(gè)處理器能夠執(zhí)行根據(jù)第一方面所述的方法。

在本公開(kāi)的第四方面中，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)根據(jù)本公開(kāi)的第一方面的方法。

根據(jù)本公開(kāi)的技術(shù)能夠基于自然語(yǔ)言問(wèn)題生成以與知識(shí)庫(kù)相關(guān)聯(lián)的操作為樹(shù)節(jié)點(diǎn)的樹(shù)結(jié)構(gòu)，可以簡(jiǎn)單高效地轉(zhuǎn)化為查詢語(yǔ)句，有效解決了模式匹配的效率低和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)義樹(shù)的無(wú)法直接轉(zhuǎn)化查詢語(yǔ)句的問(wèn)題。

應(yīng)當(dāng)理解，本部分所描述的內(nèi)容并非旨在標(biāo)識(shí)本公開(kāi)的實(shí)施例的關(guān)鍵或重要特征，也不用于限制本公開(kāi)的范圍。本公開(kāi)的其它特征將通過(guò)以下的說(shuō)明書(shū)而變得容易理解。

附圖說(shuō)明

結(jié)合附圖并參考以下詳細(xì)說(shuō)明，本公開(kāi)各實(shí)施例的上述和其他特征、優(yōu)點(diǎn)及方面將變得更加明顯。在附圖中，相同或相似的附圖標(biāo)注表示相同或相似的元素，其中：

圖1是根據(jù)本公開(kāi)的實(shí)施例的信息處理環(huán)境100的示意圖；

圖2是根據(jù)本公開(kāi)的實(shí)施例的用于信息處理的方法200的示意圖；

圖3是根據(jù)本公開(kāi)的實(shí)施例的用于從自然語(yǔ)言問(wèn)題中獲取語(yǔ)義表示的方法300的示意圖；

圖4是根據(jù)本公開(kāi)的實(shí)施例的生成與示例自然語(yǔ)言問(wèn)題的詞序列相對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽的過(guò)程400的示意圖；

圖5是根據(jù)本公開(kāi)的實(shí)施例的生成示例樹(shù)結(jié)構(gòu)的過(guò)程500的示意圖；