[发明专利]语义理解系统的训练方法及系统有效
| 申请号： | 202010550756.9 | 申请日： | 2020-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN111680129B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 刘亮;徐华;葛付江 | 申请（专利权）人： | 思必驰科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F40/30 |
| 代理公司： | 北京商专永信知识产权代理事务所(普通合伙) 11400 | 代理人： | 黄谦;车江华 |
| 地址： | 215123 江苏省苏州市苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 语义 理解 系统 训练 方法 | ||
1.一种语义理解系统的训练方法，包括：
识别训练样句中各词语的对应的语义槽位，通过词表知识库确定各语义槽位对应的性质，其中，所述语义槽位对应的性质包括：动作、对象、不必要、槽位顺序不限制；
基于各语义槽位的不同性质，利用句式知识库对所述训练样句进行不同方式的扩展，生成与所述训练样句同义、不同句式的多条训练语句，包括：
当所述词语的语义槽位的性质为动作时，在扩展时利用词表知识库对所述词语进行同义词替换；
当所述词语的语义槽位的性质为对象时，在扩展时对所述词语进行保留；
当所述词语的语义槽位的性质为不必要时，在扩展时对所述词语保留或删除；
当所述词语的语义槽位的性质为槽位顺序不限制时，在扩展时改变所述词语在所述训练样句中的位置；
通过所述多条训练语句对语义理解系统进行训练。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过所述多条训练语句对语义理解系统进行训练包括：
通过所述多条训练语句以及预设模糊匹配规则构建规则解析引擎，用于语义理解。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过所述多条训练语句对语义理解系统进行训练还包括：
基于所述多条训练语句以及所述多条训练语句中各词语的词性训练神经网络模型，用于语义理解。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述词表知识库以及句式知识库为预先构建，其中，词表知识库包括同义词词汇库，以用于减少语义理解的词汇差异，所述句式知识库包括带有词性标注句式，以用于减少语义理解的句式差异。
5.一种语义理解系统的训练系统，包括：
槽位性质确定程序模块，用于识别训练样句中各词语的对应的语义槽位，通过词表知识库确定各语义槽位对应的性质，其中，所述语义槽位对应的性质包括：动作、对象、不必要、槽位顺序不限制；
句式扩展程序模块，用于基于各语义槽位的不同性质，利用句式知识库对所述训练样句进行不同方式的扩展，生成与所述训练样句同义、不同句式的多条训练语句，包括：
当所述词语的语义槽位的性质为动作时，在扩展时利用词表知识库对所述词语进行同义词替换；
当所述词语的语义槽位的性质为对象时，在扩展时对所述词语进行保留；
当所述词语的语义槽位的性质为不必要时，在扩展时对所述词语保留或删除；
当所述词语的语义槽位的性质为槽位顺序不限制时，在扩展时改变所述词语在所述训练样句中的位置；
训练程序模块，用于通过所述多条训练语句对语义理解系统进行训练。
6.根据权利要求5所述的系统，其中，所述训练程序模块用于：
通过所述多条训练语句以及预设模糊匹配规则构建规则解析引擎，用于语义理解。
7.根据权利要求5所述的系统，其中，所述训练程序模块还用于：
基于所述多条训练语句以及所述多条训练语句中各词语的词性训练神经网络模型，用于语义理解。
8.根据权利要求5所述的系统，其中，所述词表知识库以及句式知识库为预先构建，其中，词表知识库包括同义词词汇库，以用于减少语义理解的词汇差异，所述句式知识库包括带有词性标注句式，以用于减少语义理解的句式差异。
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