[發明專利]包括粗略語義解析器和精細語義解析器的改進語義解析器

有效

• 申請號: 202010928486.0
• 申請日: 2020-09-07
• 公開（公告）號: CN112487790B
• 公開（公告）日: 2023-04-28
• 發明（設計）人: T·L·杜翁;M·E·約翰遜
• 申請（專利權）人: 甲骨文國際公司
• 主分類號: G06F40/30
• 分類號: G06F40/30;G06F40/253;G10L15/26;G10L15/22;G06N3/044;G06N3/0455;G06N3/08;G06N20/00
• 代理公司: 北京市漢坤律師事務所 11602
• 代理人: 魏小薇;吳麗麗

1.一種方法，包括：

訪問訓練數據，所述訓練數據包括話語、中間邏輯形式和邏輯形式；

使用粗略語義解析器以基于所述訓練數據中的所述話語來確定預測的中間邏輯形式；

通過基于將所述預測的中間邏輯形式與所述訓練數據中的所述中間邏輯形式進行比較來更新所述粗略語義解析器，對所述粗略語義解析器進行訓練；

使用精細語義解析器以基于所述訓練數據中的所述話語和所述中間邏輯形式來確定預測的邏輯形式；

通過基于將所述預測的邏輯形式與所述訓練數據中的所述邏輯形式進行比較來更新所述精細語義解析器，對所述精細語義解析器進行訓練；

使用所述粗略語義解析器以確定針對對話系統的話語的中間邏輯形式，其中，所述話語是基于文本的自然語言表達，并且其中，所述中間邏輯形式指示所述話語中的一個或多個意圖；以及

使用所述精細語義解析器以確定針對所述話語和所述中間邏輯形式的邏輯形式，其中，所述邏輯形式是根據已建立的語法的所述話語的句法表達，并且其中，所述邏輯形式包括所述一個或多個意圖的一個或多個參數；以及

使用所述邏輯形式以通過所述對話系統進行對話。

2.如權利要求1所述的方法，其中，將所述精細語義解析器應用于所述中間邏輯形式以確定針對所述話語的所述邏輯形式包括：將所述精細語義解析器應用于所述話語和所述中間邏輯形式以確定針對所述話語的所述邏輯形式。

3.如權利要求1所述的方法，其中：

所述粗略語義解析器是機器學習模型。

4.如權利要求3所述的方法，其中：

所述精細語義解析器是機器學習模型。

5.如權利要求1所述的方法，其中，所述粗略語義解析器是序列到序列神經網絡，并且其中，所述精細語義解析器是附加的序列到序列神經網絡。

6.如權利要求1所述的方法，進一步包括：

在所述對話系統中接收語音輸入；以及

使用自動語音識別將所述語音輸入轉換為所述話語。

7.如權利要求6所述的方法，進一步包括：

分析所述邏輯形式以生成響應于所述語音輸入的響應文本；以及

通過將文本到語音應用于所述響應文本來確定所述對話系統的音頻輸出。

8.一種系統，包括：

粗略語義解析器，所述粗略語義解析器被配置為：

訪問在對話系統中接收到的話語，其中，所述話語是基于文本的自然語言表達；以及

基于所述話語來確定針對所述話語的中間邏輯形式，其中，所述中間邏輯形式指示所述話語中的一個或多個意圖；以及

精細語義解析器，所述精細語義解析器被配置為：

基于所述中間邏輯形式來確定針對所述話語和所述中間邏輯形式的邏輯形式，其中，所述邏輯形式是根據已建立的語法的所述話語的句法表達，并且其中，所述邏輯形式包括所述一個或多個意圖的一個或多個參數，

其中，所述邏輯形式能夠用于通過所述對話系統進行對話；以及

訓練系統，所述訓練系統被配置為：

訪問訓練數據，所述訓練數據包括話語、中間邏輯形式和邏輯形式；

使用粗略語義解析器以基于所述訓練數據中的所述話語來確定預測的中間邏輯形式；

通過基于將所述預測的中間邏輯形式與所述訓練數據中的所述中間邏輯形式進行比較來更新所述粗略語義解析器，對所述粗略語義解析器進行訓練；

使用精細語義解析器以基于所述訓練數據中的所述話語和所述中間邏輯形式來確定預測的邏輯形式；

通過基于將所述預測的邏輯形式與所述訓練數據中的所述邏輯形式進行比較來更新所述精細語義解析器，對所述精細語義解析器進行訓練。

9.如權利要求8所述的系統，其中，所述精細語義解析器基于所述話語和所述中間邏輯形式兩者來確定所述邏輯形式。

10.如權利要求8所述的系統，其中，所述粗略語義解析器是序列到序列神經網絡。