[發明專利]一種提供分布式NLP能力服務的裝置及方法在審
| 申請號: | 202010585152.8 | 申請日: | 2020-06-24 |
| 公開(公告)號: | CN111881174A | 公開(公告)日: | 2020-11-03 |
| 發明(設計)人: | 熊京萍;衛海智;廖奇;杜科 | 申請(專利權)人: | 科訊嘉聯信息技術有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/2458 | 分類號: | G06F16/2458;G06F16/35 |
| 代理公司: | 合肥市長遠專利代理事務所(普通合伙) 34119 | 代理人: | 金宇平 |
| 地址: | 230088 安徽省合肥市*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 提供 分布式 nlp 能力 服務 裝置 方法 | ||
1.一種提供分布式NLP能力服務的裝置,其特征在于,包括:解碼實體構建模塊、業務模塊和業務路由模塊;
解碼實體構建模塊,用于獲取NLP模型,并根據NLP模型構建用于對待測語句進行解碼的解碼實體;NLP模型通過數據訓練獲得,用于識別待測語句的信息;各解碼實體均根據對應的NLP模型關聯有對應的類型和業務領域,類型為NLP模型識別信息的分類,業務領域為NLP模型訓練所用樣本的歸屬領域;
業務模塊與解碼實體構建模塊連接;業務模塊內構建有多個對應不同業務領域的業務進程,每一個業務進程加載一個或多個解碼實體,業務進程與加載的解碼實體之間保持心跳;
業務路由模塊與業務模塊連接,用于根據各業務進程的心跳信息識別其解碼能力,并用于將待測語句分發到對應的業務進程進行解碼并返回解碼結果。
2.如權利要求1所述的提供分布式NLP能力服務的裝置,其特征在于,每一個業務進程均加載多個不同類型的解碼實體。
3.如權利要求2所述的提供分布式NLP能力服務的裝置,其特征在于,每一個業務進程加載的多個解碼實體均屬于不同的業務領域。
4.如權利要求1所述的提供分布式NLP能力服務的裝置,其特征在于,業務模塊中,每一個解碼實體均關聯有對應的節點信息;業務模塊通過對外接口獲取待測語句以及節點請求信息,業務模塊根據節點信息將待測語句分發給對應的業務進程下對應的解碼實體進行解碼。
5.如權利要求4所述的提供分布式NLP能力服務的裝置,其特征在于,業務路由模塊中設有NLP能力表,用于存儲各業務進程關聯的業務領域以及解碼實體的類型;路由進程用于根據節點信息檢索NLP能力表,并根據檢索結果將待測語句分發給對應的業務進程。
6.如權利要求5所述的提供分布式NLP能力服務的裝置,其特征在于,業務模塊中,業務進程集群化分布形成多個業務進程集群;業務路由模塊中設置有多個路由進程,每一個路由進程均關聯每一個業務進程組;路由進程根據待測語句的節點信息檢索NLP能力表,并根據檢索結果將待測語句路由至對應的業務進程。
7.如權利要求1所述的提供分布式NLP能力服務的裝置,其特征在于,NLP模型的類型包括:意圖識別模型、命名實體識別模型、主題提取模型和關鍵詞識別模型。
8.如權利要求1所述的提供分布式NLP能力服務的裝置,其特征在于,還包括模型訓練模塊,其內部對應每一個模型類型均設有一個或多個對應的基礎模型,模型訓練模塊用于接入訓練樣本庫,并用于根據訓練樣本庫提供的訓練樣本和對應的基礎模型訓練獲得對應的NLP模型,NLP模型關聯基礎模型的類型以及訓練所用樣本的業務領域;解碼實體構建模塊與模型訓練模塊連接,用于獲取NLP模型。
9.一種提供分布式NLP能力服務的方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1、通過數據訓練,獲得NLP模型,并基于NLP模型構建解碼實體,解碼實體關聯有類型和業務領域,類型為對應的NLP模型輸出信息類型,業務領域為對應的NLP模型訓練所用樣本的從屬領域;
S2、基于解碼實體構建NLP能力模型,并根據NLP能力模型對待測語句進行解碼。
10.如權利要求9所述的提供分布式NLP能力服務的方法,其特征在于,步驟S2具體為:構建業務進程和路由進程,解碼實體分配到不同的業務進程中,每一個路由進程均與每一個業務進程通信;建立NLP能力表,用于統計各解碼實體的節點信息;路由進程獲取待測語句后,通過接口協議獲取待測語句的節點請求信息,并根據節點請求信息將待測語句通過業務進程發送到對應的解碼實體進行解碼。
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