[发明专利]一种语句识别方法及装置有效

专利信息
申请号: 201510024299.9 申请日: 2015-01-16
公开(公告)号: CN104516986B 公开(公告)日: 2018-01-16
发明(设计)人: 王金龙;贾明静;董日壮 申请(专利权)人: 青岛理工大学
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司11227 代理人: 王宝筠
地址: 266033 山*** 国省代码: 山东;37
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 语句 识别 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种语句识别方法,其特征在于,包括:

获取待识别语句;

确定所述待识别语句中的非停用词为关键词;

在预设语句库中,选取包含所述关键词的候选语句;

利用预先构建的分类模型,确定所述待识别语句的主题分类标签和意图分类标签;

当所述意图分类标签为未知类且所述候选语句为多个时,将多个所述候选语句按照各自的预设意图标签进行分类,获得多个分组;

将每个所述分组中的候选语句确定为目标语句;其中,所述目标语句的预设主题标签与所述待识别语句的主题分类标签相同;

显示每个所述目标语句对应的预设信息。

2.根据权利要求1所述的语句识别方法,其特征在于,还包括:

当所述意图分类标签非未知类时,确定所述待识别语句与每个所述候选语句的相似度;

将超过预设相似度阈值的最大相似度对应的候选语句确定为目标语句;

显示所述目标语句对应的预设信息。

3.根据权利要求1所述的语句识别方法,其特征在于,所述将每个所述分组中的候选语句确定为目标语句包括:

确定所述待识别语句与每个所述候选语句的相似度;

依据相似度的大小进行降序排序,在每个所述分组中,选取排序在前且超过预设相似度阈值的预设个数的候选语句为目标语句。

4.根据权利要求1所述的语句识别方法,其特征在于,所述利用预先构建的分类模型,确定所述待识别语句的主题分类标签和意图分类标签包括:

按照预设特征词提取规则,在所述待识别语句中提取多个分类特征;

将所述多个分类特征输入至所述分类模型,获得多个意图概率值及多个主题概率值;

将最大意图概率值对应的分类标签确定为所述待识别语句的意图分类标签,并将最大主题概率值对应的分类标签确定为所述待识别语句的主题分类标签。

5.根据权利要求1所述的语句识别方法,其特征在于,所述分类模型的构建过程包括:

获取包含多个已标注语句的训练集;其中,每个所述标注语句具有各自的意图标签及主题标签;

利用预设训练方法,对所述训练集进行训练,获得分类模型;其中,所述分类模型用于对待识别语句的意图及主题进行分类。

6.根据权利要求2或3所述的语句识别方法,其特征在于,所述确定所述待识别语句与每个所述候选语句的相似度包括:

分别计算所述待识别语句与每个所述候选语句的语义相似度、主题意图相似度及句法相似度;其中,所述语义相似度为待识别语句的关键词与候选语句的关键词之间的语义相似度;所述主题意图相似度为待识别语句的主题及意图与候选语句的主题及意图的相似度;所述句法相似度为待识别语句的句法结构与候选语句的句法结构的相似度;

将每个所述候选语句各自对应的所述语义相似度、主题意图相似度及所述句法相似度进行加权求平均值,获取所述待识别语句与每个所述候选语句各自的相似度。

7.根据权利要求6所述的语句识别方法,其特征在于,计算所述待识别语句与所述候选语句的语义相似度包括:

依次计算所述待识别语句的每个关键词分别与所述候选语句的每个关键词的词语相似度,获得相似度矩阵;

统计所述相似度矩阵的各行中最大词语相似度的总值,并计算该总值的行平均值;

统计所述相似度矩阵的各列中最大词语相似度的总值,并计算该总值的列平均值;

计算所述行平均值及所述列平均值的平均值,获得所述待识别语句与所述候选语句的语义相关度。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于青岛理工大学,未经青岛理工大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201510024299.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top