[发明专利]一种实例扩展方法、装置、设备和介质

说明书

本发明实施例公开了一种实例扩展方法、装置、设备和介质，涉及自然语言处理技术领域。本发明实施例提供了一种实例扩展方法，该方法包括：获取包括关键词信息的待扩展实例规则；将获取的待扩展实例规则输入实例扩展模型，生成扩展实例。本发明实施例提供了一种实例扩展方法、装置、设备和介质，从而生成比待扩展实例的句式更丰富的扩展实例。

技术领域

本发明实施例涉及自然语言处理技术领域，尤其涉及一种实例扩展方法、装置、设备和介质。

背景技术

针对于搜索项(query)理解任务，较普遍的方式是采用将query解析为意图和槽位的形式，即将query中的关键信息标注为槽位，将query的目的标注为意图。比如“明天天气怎么样”，意图为天气查询，槽位信息为明天。

在机器学习中，通常基于序列标注模型对query进行理解和应答。然而，序列标注模型的训练需要大量的有标注意图和槽位信息的实例数据作为训练样本。目前，实例数据获取主要方法是：对人工标注的少量待扩展实例进行识别，对识别到的关键信息进行替换，以获取更多扩展实例。

但是，因为仅是对待扩展实例中的关键信息的替换，所以生成的扩展实例的句式与待扩展实例的句式相同，从而导致生成的扩展实例的句式单一。然而单一句式的扩展实例对序列标注模型训练的提升有限。

发明内容

本发明实施例提供一种实例扩展方法、装置、设备和介质，以生成比待扩展实例的句式更丰富的扩展实例。

第一方面，本发明实施例提供了一种实例扩展方法，该方法包括：

获取包括关键词信息的待扩展实例规则；

将获取的待扩展实例规则输入实例扩展模型，生成扩展实例。

进一步地，将获取的待扩展实例规则输入实例扩展模型，生成扩展实例包括：

将获取的待扩展实例规则和随机种子输入实例扩展模型，生成扩展实例。

进一步地，在将获取的待扩展实例规则输入实例扩展模型，生成扩展实例之前，还包括：

确定待扩展实例关联的待扩展实例规则；

将所述待扩展实例和所述待扩展实例关联的待扩展实例规则作为样本，对初始模型进行训练得到所述实例扩展模型。

进一步地，确定待扩展实例关联的待扩展实例规则包括：

对待扩展实例进行文本分析，根据文本分析结果从待扩展实例中提取待扩展实例规则。

进一步地，确定待扩展实例关联的待扩展实例规则包括：

对获取的待扩展实例进行文本分析；

将文本分析结果与获取的待扩展实例规则进行匹配，将匹配一致的待扩展实例规则作为所述待扩展实例关联的待扩展实例规则。

第二方面，本发明实施例还提供了一种实例扩展装置，该装置包括：

规则获取模块，用于获取包括关键词信息的待扩展实例规则；

实例生成模块，用于将获取的待扩展实例规则输入实例扩展模型，生成扩展实例。

进一步地，实例生成模块包括：

实例生成单元，用于将获取的待扩展实例规则和随机种子输入实例扩展模型，生成扩展实例。

进一步地，所述的装置还包括：

样本规则确定模块，用于在将获取的待扩展实例规则输入实例扩展模型，生成扩展实例之前，确定待扩展实例关联的待扩展实例规则；