[发明专利]语义识别方法、电子装置及计算机可读存储介质有效

专利信息
申请号: 201710928258.1 申请日: 2017-09-30
公开(公告)号: CN108509477B 公开(公告)日: 2019-10-11
发明(设计)人: 卢川 申请(专利权)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分类号: G06F16/332 分类号: G06F16/332;G06F17/27
代理公司: 北京英特普罗知识产权代理有限公司 11015 代理人: 林彦之
地址: 518000 广东省深*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 客户 标准词 词序列 语素 语义识别 知识库 客户服务 意图表达 会话 构建 计算机可读存储介质 用户服务会话 电子装置 方式获取 服务会话 客户问题 同义词库 意图识别 答案 匹配 发送 提问 创建 分析
【权利要求书】:

1.一种语义识别方法,其特征在于,包括如下步骤:

S1、构建语素知识库,存储有若干用于构建智能问答的问题-答案对,所述问题为由若干关键词组成的词序列,所述词序列通过多个语素间具有指向性的关联进行表述,且多个词序列中相同的关键词均由同一个语素进行关联;

S2、构建同义词库,存储有若干由标准词关联该标准词的近义词组成的词群,所述标准词与语素知识库中的语素相对应;

S3、接收客户的服务会话请求,并创建与所述客户的客户服务会话;

S4、对客户服务会话的内容进行分析,得到表述所述客户服务会话的仅包含有标准词的词序列;

S5、判断所述仅包含有标准词的词序列中缺失的语素并向客户追问,以得到一个意图表达完整的仅包含有标准词的词序列;

S6、根据意图表达完整的仅包含有标准词的词序列找出语素知识库中与之相匹配的答案并推送给客户。

2.根据权利要求1所述的语义识别方法,其特征在于,步骤S1具体包括以下分步骤:

S11、搜集并整理问题和与该问题相匹配的答案,构建成问题-答案对并保存;

S12、将问题拆分成由若干关键词组成的词序列;

S13、将所有词序列中的关键词组成一个关键词集合后并去重,得到语素集合;

S14、将词序列用语素集合中若干个语素之间具有指向性的关联组成表达式进行表述,并将该表达式与该词序列所对应的问题进行关联保存。

3.根据权利要求2所述的语义识别方法,其特征在于,所述语素分为动词、名词和专业名词三类语素,表述一个词序列的表达式中各类语素至少包含一个。

4.根据权利要求2所述的语义识别方法,其特征在于,步骤S4具体包括以下分步骤:

S41、分词,将客户服务会话的内容拆分成由若干个词组成的词序列;

S42、去停用词,将分词得到的词序列中的停用词去掉,得到仅包含关键词的词序列;

S43、替换同义词,判断去停用词后的词序列中的关键词是否属于同义词库中的标准词,若不是则用同义词库中的标准词替换该关键词;

S44、输出仅包含有标准词的词序列。

5.根据权利要求4所述的语义识别方法,其特征在于,分步骤S43具体包括以下子步骤:

S431、获取去停用词后的词序列中的关键词;

S432、将获取的关键词与同义词库中的标准词进行一一比对;

S433、判断同义词库中是否具有与所述获取的关键词相匹配的标准词,若是则执行步骤S435,若否则执行步骤S434;

S434、将获取的关键词与同义词库中的近义词进行一一比对,找出与所述获取的关键词相同的同义词,并将该同义词所关联的标准词替换所述获取的关键词在去停用词后的词序列中的位置;

S435、判断所述获取的关键词是否为所述去停用词后的词序列中的最后一个词,若是则执行步骤S436,若否则执行步骤S431;

S436、生成仅包含有标准词的词序列。

6.根据权利要求4所述的语义识别方法,其特征在于,步骤S5具体包括以下分步骤:

S51、将步骤S44输出的词序列中的标准词逐个与语素集合中的各语素进行匹配,找到与该标准词相匹配的语素;

S52、根据找到的语素之间具有指向性的关联,判断所述词序列是否缺失语素,若是则执行步骤S53,若否则执行步骤S6;

S53、生成向客户追问缺失语素的问题并发送给客户;

S54、接收客户的回答,以补足步骤S44输出的词序列中缺失的语素;

S55、输出包含有完整语素的仅包含有标准词的词序列。

7.根据权利要求6所述的语义识别方法,其特征在于,所述向客户追问缺失语素的问题包括枚举式追问的问题和开放式追问的问题。

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平安科技(深圳)有限公司,未经平安科技(深圳)有限公司许可,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/201710928258.1/1.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