[發(fā)明專利]語義識別方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110652054.6
• 申請日: 2021-06-11
• 公開（公告）號: CN113326702A
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發(fā)明（設計）人: 王艷;蔣卓
• 申請（專利權）人: 北京獵戶星空科技有限公司
• 主分類號: G06F40/30
• 分類號: G06F40/30;G06F40/284
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 李靜

本申請公開了一種語義識別方法、裝置、電子設備及存儲介質。該方法在獲取待識別文本后，采用語義識別模塊，對待識別文本進行語義識別處理；若語義識別模塊識別出待識別文本對應的領域為目標領域、且待識別文本對應的槽位中存在至少一個槽位值與已配置的任意實體詞不匹配的第一槽位，則對第一槽位的槽位值進行糾錯處理；并根據第一槽位糾錯后的槽位值，確定待識別文本的目標識別結果，以提高語義識別的準確率。同時該方法通過對待識別文本對應的槽位的槽位值進行糾錯來提高語義識別的準確率，與現有技術中訓練的糾錯模型相比，降低了語義識別的成本。

技術領域

本申請涉及語義識別技術領域，尤其涉及一種語義識別方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

隨著深度學習的普及，在計算機視覺、語音識別、自然語言處理等方面均取得重大突破。由于相對于其他人機交互方式，語音交互更為符合人們的日常習慣，更為高效，故語音識別技術將廣泛應用于智能家居、工業(yè)生產、通信、醫(yī)療、自動駕駛等各個領域。

在實際語音交互場景，即任務型語音交互場景中，若用戶query的意圖是想到達目標店鋪，但由于用戶發(fā)音不標準或記錯店鋪名稱等情況，導致機器無法真正解析用戶意圖。

目前，工業(yè)上大多使用的是傳統(tǒng)的分階段糾錯框架，來解決任務型語音交互中的識別錯誤問題，主要包括：

(1)基于大樣本訓練深度學習模型的糾錯算法；

(2)基于垂直領域的通用糾錯框架(Domain Common Query Correction，DCQC)，該通用糾錯框架DCQC由召回層和決策層兩層組成。

然而，上述糾錯方法中的糾錯模型都需要大量高質量的訓練數據來保障模型效果，導致糾錯數據積累的成本過高，若要更新糾錯詞庫，則需要重新訓練模型或增加額外模塊。

發(fā)明內容

本申請實施例提供一種語義識別方法、裝置、電子設備及存儲介質，克服了現有技術通過訓練糾錯模型提高語義識別的準確率的問題，降低了語義識別的成本。

第一方面，提供了一種語義識別方法，該方法可以包括：

獲取待識別文本；

采用語義識別模塊，對所述待識別文本進行語義識別處理；

若所述語義識別模塊識別出所述待識別文本對應的領域為目標領域、且所述待識別文本對應的槽位中存在至少一個槽位值與已配置的任意實體詞不匹配的第一槽位，則對所述第一槽位的槽位值進行糾錯處理；

根據所述第一槽位糾錯后的槽位值，確定所述待識別文本的目標識別結果。

第二方面，提供了一種語義識別裝置，該裝置可以包括：獲取單元、處理單元、糾錯單元和確定單元；

所述獲取單元，用于獲取待識別文本；

所述處理單元，用于采用語義識別模塊，對所述待識別文本進行語義識別處理；

所述糾錯單元，用于若所述語義識別模塊識別出所述待識別文本對應的領域為目標領域、且所述待識別文本對應的槽位中存在至少一個槽位值與已配置的任意實體詞不匹配的第一槽位，則對所述第一槽位的槽位值進行糾錯處理；

所述確定單元，用于根據所述第一槽位糾錯后的槽位值，確定所述待識別文本的目標識別結果。

第三方面，提供了一種電子設備，該電子設備包括處理器、通信接口、存儲器和通信總線，其中，處理器，通信接口，存儲器通過通信總線完成相互間的通信；

存儲器，用于存放計算機程序；

處理器，用于執(zhí)行存儲器上所存放的程序時，實現上述第一方面中任一所述的方法步驟。