[發(fā)明專利]一種基于深度學習的自然語言語義理解方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110593935.5
• 申請日: 2021-05-28
• 公開（公告）號: CN113177114B
• 公開（公告）日: 2022-10-21
• 發(fā)明（設計）人: 蘭飛
• 申請（專利權）人: 重慶電子工程職業(yè)學院
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/33;G06F40/117;G06F40/194;G06F40/30
• 代理公司: 重慶強大凱創(chuàng)專利代理事務所(普通合伙) 50217
• 代理人: 張雪萍

1.一種基于深度學習的自然語言語義理解方法，其特征在于：包括以下步驟：

處理步驟：獲取用戶語音，并根據(jù)預設的標準語速對用戶語音進行識別并得到文字，識別出的文字再根據(jù)預設的知識庫生成初始文本信息，當生成多條初始文本信息時，還根據(jù)預設的識別規(guī)則生成初始文本信息的相似度；

顯示步驟：顯示生成的初始文本信息，展示給用戶，供用戶進行確認，當生成多條初始文本信息時，顯示與預設的知識庫內相似度最高的初始文本信息；

確認步驟：當顯示出初始文本信息后，在預設時間內沒有再次獲取到用戶語音時，將初始文本信息作為識別成功的文本信息進行輸出；

修改步驟：當顯示出初始文本信息后，在預設時間內再次獲取到用戶語音時，先將再次獲取到的用戶語音與前一次的用戶語音進行比較，當比較出兩次語音相似度大于預設的相似度閾值時，根據(jù)再次獲取到的用戶語音生成替換信息，根據(jù)替換信息對初始文本信息進行對應內容的替換得到修改后的文本信息；在比較出兩次語音相似度不大于預設的相似度閾值時，根據(jù)再次獲取到的用戶語音生成新增信息，根據(jù)新增信息對初始文本信息進行內容的新增得到修改后的文本信息；在得到修改后的文本信息后，執(zhí)行顯示步驟和確認步驟以及修改步驟，直到輸出識別成功的文本信息；

語義理解步驟：對輸出識別成功的文本信息進行語義理解得到語句信息；

在對用戶語音進行識別時還識別用戶語音的語速；

還包括有比較步驟：將識別出的語速與標準語速進行對比，并在比較出識別出的語速大于標準語速時，還獲取當前的用戶信息，并對用戶信息進行標記，當再次對該用戶的用戶語音進行處理時，根據(jù)預設的慢語速對用戶語音進行識別生成初始文本信息；

比較步驟中，還對后一次用戶語音的語速與前一次用戶語音的語速進行比較，在比較出后一次用戶語音的語速小于前一次用戶語音的語速時，還獲取用戶的面部信息并根據(jù)面部信息識別出用戶表情，在識別出用戶表情為思考時，還根據(jù)互聯(lián)網的詞庫生成修改信息。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于深度學習的自然語言語義理解方法，其特征在于：在比較步驟中，當再次對該用戶的用戶語音進行處理時，先對再次獲取的用戶語音的語速進行識別，并將識別到的語速與標準語速進行比較，在比較出識別到的語速大于標準語速時，根據(jù)預設的慢語速對用戶語音進行識別生成初始文本信息，反之則根據(jù)標準語速對用戶語音進行識別生成初始文本信息。

3.根據(jù)權利要求1所述的基于深度學習的自然語言語義理解方法，其特征在于：還包括有更新步驟：在根據(jù)互聯(lián)網的詞庫生成修改信息后，還根據(jù)互聯(lián)網的詞庫更新預設的知識庫。

4.根據(jù)權利要求1所述的基于深度學習的自然語言語義理解方法，其特征在于：顯示步驟中，當生成多條初始文本信息時，將多條初始文本信息按照相似度從高到低的順序進行顯示，且在預設時間內沒有獲取到用戶語音時，將相似度最高的初始文本信息作為識別成功的文本信息進行輸出。