[发明专利]自然语言提问的理解方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供一种自然语言提问的理解方法、装置及电子设备，涉及自然语言处理技术领域，其中，自然语言提问的理解方法包括：获取用户端输入的自然语言提问信息；自然语言提问信息为与数据查询相关的提问信息；对自然语言提问信息进行解析，得到最小解析单元；基于最小解析单元以及预设指令集，生成自然语言提问信息对应的查询指令；根据查询指令从预设知识库中进行检索，得到自然语言提问信息对应的数据结果；预设知识库根据用户提供的数据库数据、用户的输入信息数据和/或第三方数据生成。该方法能够对自然语言提问信息进行准确的识别，并匹配出高准确度的数据结果，可以应用于数据分析领域等专业的场景。

技术领域

本发明涉及自然语言处理技术领域，尤其是涉及一种自然语言提问的理解方法、装置及电子设备。

背景技术

自然语言处理是一项被人类长期关注并研究的技术，目前该技术主要应用于多语言翻译、信息查询等多个领域，并且均有很好的进展，然而将自然语言处理直接运用在数据分析上国内尚无先例。

自然语言处理分为多种不同的技术流派，一开始，基于形式语言的自然语言处理方法居主流地位，但这种技术路线无法处理富于变化的表达方法，只能机械的按照某些写好的模板或规则对语言进行翻译或生成，显得非常生硬。之后，出现了将统计数学理论引入语言处理的方式，比如，当前谷歌翻译、百度翻译等大部分机器翻译系统均是在此类系统的基础上开发而成。这种基于统计理论的自然语言处理方法，可以有效的运用大量的语料库对模型进行训练，从而习得各种语言表达的变化形式。目前在多语言翻译上表现是很好的。但是这种技术路线仍然存在如下缺陷：

(1)如果某些场景没有大量的语料积累，其识别性能就大打折扣；

(2)通过统计方法训练出来的模型，不具有精确性，难以表达或解析准确的含义。

因此，现有的自然语言处理方法无法运用于一些很专业的场景，比如数据分析领域。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种自然语言提问的理解方法、装置及电子设备，能够对用户的自然语言提问信息进行准确的识别，并匹配出高准确度的数据结果，可以应用于数据分析领域等专业的场景。

第一方面，本发明实施例提供了一种自然语言提问的理解方法，包括：

获取用户端输入的自然语言提问信息；自然语言提问信息为与数据查询相关的提问信息；

对自然语言提问信息进行解析，得到最小解析单元；

基于最小解析单元以及预设指令集，生成自然语言提问信息对应的查询指令；

根据查询指令从预设知识库中进行检索，得到自然语言提问信息对应的数据结果；预设知识库根据用户提供的数据库数据、用户的输入信息数据和/或第三方数据生成。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，对自然语言提问信息进行解析，得到最小解析单元，具体包括：

对自然语言提问信息进行分词处理，得到多个分词片段；

对多个分词片段进行实体名词识别，得到最小解析单元；最小解析单元包括：属性最小解析单元、度量最小解析单元及时间修饰结构词。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，属性最小解析单元包括属性项、计算操作项、属性逻辑关系项中至少一项；度量最小解析单元包括度量项、度量逻辑关系项、计算修饰项中至少一项。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，基于最小解析单元以及预设指令集，生成自然语言提问信息对应的查询指令，具体包括：

根据最小解析单元推断自然语言提问信息所包含的数据查询逻辑；