[發明專利]詞槽填充方法、設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202010964223.5
• 申請日: 2020-09-14
• 公開（公告）號: CN112084770A
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 周楠楠;湯耀華;于夕畔;楊海軍;徐倩
• 申請（專利權）人: 深圳前海微眾銀行股份有限公司
• 主分類號: G06F40/211
• 分類號: G06F40/211;G06F40/284;G06F40/117
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 張志江

1.一種詞槽填充方法，其特征在于，所述詞槽填充方法包括：

獲取待解析語句，并對所述待解析語句進行依存句法分析，獲得所述待解析語句對應的依存句法分析結果；

基于所述依存句法分析結果，對所述待解析語句對應的預設待填充詞槽進行詞槽填充，獲得目標詞槽填充結果。

2.如權利要求1所述詞槽填充方法，其特征在于，所述基于所述依存句法分析結果，對所述待解析語句對應的預設待填充詞槽進行詞槽填充，獲得目標詞槽填充結果的步驟包括：

基于所述依存句法分析結果，在所述待解析語句中提取待解析詞；

判斷所述待解析詞的詞性是否符合預設詞槽值詞性，若符合，則將所述待解析詞填充至所述預設待填充詞槽，獲得所述目標詞槽填充結果。

3.如權利要求2所述詞槽填充方法，其特征在于，所述基于所述依存句法分析結果，在所述待解析語句中提取待解析詞的步驟包括：

基于所述依存句法分析結果，判斷所述待解析語句是否符合預設目標句式；

若符合，則基于預設詞槽值位置，在所述待解析語句中提取所述待解析詞。

4.如權利要求1所述詞槽填充方法，其特征在于，所述對所述待解析語句進行依存句法分析，獲得所述待解析語句對應的依存句法分析結果的步驟包括：

對所述待解析語句進行向量化，獲得向量化語句；

基于預設依存關系判別模型，對所述向量化語句進行依存關系判別，獲得依存關系判別結果；

基于預設依存關系類型預測模型和所述依存關系判別結果，對所述向量化語句進行依存關系類型預測，獲得所述依存句法分析結果。

5.如權利要求4所述詞槽填充方法，其特征在于，所述預設依存關系判別模型包括第一特征提取模型、第一全連接網絡、第二全連接網絡和第一雙仿射變換網絡，

所述基于預設依存關系判別模型，對所述向量化語句進行依存關系判別，獲得依存關系判別結果的步驟包括：

基于所述第一特征提取模型，對所述向量化語句進行特征提取，獲得第一特征提取結果；

基于所述第一全連接網絡和所述第二全連接網絡，分別對所述第一特征提取結果進行全連接，獲得第一句子向量和第二句子向量；

基于所述第一雙仿射變換網絡，對所述第一句子向量和所述第二句子向量進行雙仿射變換，獲得依存關系得分矩陣；

基于所述依存關系得分矩陣，確定所述依存關系判別結果。

6.如權利要求4所述詞槽填充方法，其特征在于，所述依存關系判別結果包括依存關系向量，

所述基于預設依存關系類型預測模型和所述依存關系判別結果，對所述向量化語句進行依存關系類型預測，獲得所述依存句法分析結果的步驟包括：

基于所述預設依存關系類型預測模型，對所述向量化語句進行依存關系類型預測，獲得依存關系類型概率得分矩陣；

將所述依存關系類型概率得分矩陣和所述依存關系向量進行融合，獲得所述依存句法分析結果。

7.如權利要求4所述詞槽填充方法，其特征在于，所述待解析語句至少包括一待解析詞，所述向量化語句至少包括一向量化詞，

所述對所述待解析語句進行向量化，獲得向量化語句的步驟包括：

獲取所述待解析詞對應的待解析詞向量、對應的待解析詞性向量和對應的待解析詞位置向量；

基于所述待解析詞向量、所述待解析詞性向量和所述待解析詞位置向量，生成所述向量化詞。

8.如權利要求1所述詞槽填充方法，其特征在于，所述詞槽填充方法還包括：

獲取訓練數據和待訓練依存句法模型，其中，所述訓練數據包括訓練語句和所述訓練語句對應的預設依存類型標簽；

將所述訓練語句輸入所述待訓練依存句法模型，以對所述訓練語句進行依存句法分析，獲得類型訓練預測標簽；

基于所述類型訓練預測標簽和所述預設依存類型標簽，計算依存句法模型誤差；

基于所述依存句法模型誤差，對所述待訓練依存句法模型進行更新，直至所述待訓練依存句法模型滿足預設更新結束條件，獲得預設依存句法模型。