[发明专利]语义识别的方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开涉及一种语义识别的方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：对待处理语句进行词语识别处理，得到多个词语和每个词语对应的词性信息，根据待处理词语和待处理词语的词性信息，通过词语处理模型，确定目标集合更新操作，若目标集合更新操作对应的依存关系为第一依存关系，分别通过每个预设集合更新操作，确定待处理词语的依存关系以及依存关系对应的置信度，并根据该预设集合更新操作更新待处理词语集，否则，通过目标集合更新操作，确定待处理词语的依存关系以及依存关系对应的置信度，并更新待处理词语集，根据更新后的待处理词语集，重复执行上述步骤，直至得到多个依存分析结果，并根据最优分析结果对待处理语句进行语义识别。

技术领域

本公开涉及自然语言处理技术领域，尤其涉及一种语义识别的方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着人工智能的不断发展，对语义识别的准确度的要求也越来越高。语义识别是自然语言处理(英文：Natural Language Processing，缩写：NLP)技术的重要组成部分之一。在自然语言处理中，用词与词之间的依存关系(即词与词之间的支配关系)来描述语言结构的框架称为依存句法，利用依存句法进行句法分析是自然语言处理的关键技术之一。依存句法分析旨在将句子从词语的序列形式按照某种语法体系转化为图结构(通常为树结构)，以揭示词与词之间的从属关系，为语义识别提供了关键的信息。

相关技术中，主要是通过基于转移的依存句法分析的方式，使用贪心算法，在每次选择转移动作时，选择当前状态下最好的转移动作(例如：移进、规约等转移动作)，并通过一系列的转移动作构建一棵依存句法树。但是，只考虑当前状态下最好的转移动作，而不考虑后续状态的影响，可能会导致选择到错误的转移动作，降低了依存句法分析的准确度，进而影响语义识别的准确度。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种语义识别的方法、装置、电子设备和存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种语义识别的方法，所述方法包括：

对终端获取的信息进行语义分析时，获取待处理语句；

对所述待处理语句进行词语识别处理，得到多个词语和所述多个词语中每个词语对应的词性信息；

根据待处理词语集中的待处理词语和所述待处理词语的词性信息，通过预先训练的词语处理模型，从多个预设集合更新操作中确定所述待处理词语集对应的目标集合更新操作；所述待处理词语集为所述多个词语中当前待处理的词语的集合；

在所述目标集合更新操作对应的依存关系为第一依存关系的情况下，分别通过所述多个预设集合更新操作中每个所述预设集合更新操作，确定所述待处理词语的依存关系以及所述依存关系对应的置信度，并根据该预设集合更新操作更新所述待处理词语集；所述第一依存关系表示两个所述词语中，顺序在后的词语为顺序在先的词语的从属词；

在所述目标集合更新操作对应的依存关系不为第一依存关系的情况下，通过所述目标集合更新操作，确定所述待处理词语的依存关系以及所述依存关系对应的置信度，并根据所述目标集合更新操作更新所述待处理词语集；

根据更新后的待处理词语集，重复执行所述根据待处理词语集中的待处理词语和所述待处理词语的词性信息，通过预先训练的词语处理模型，从多个预设集合更新操作中确定所述待处理词语集对应的目标集合更新操作的步骤至所述根据所述目标集合更新操作更新所述待处理词语集的步骤，直至得到所述待处理语句的多个依存分析结果，所述依存分析结果用于表征所述多个词语之间的依存关系；

将所述多个依存分析结果中，所述多个词语之间的依存关系对应的置信度之和最高的依存分析结果作为最优分析结果，并根据所述最优分析结果对所述待处理语句进行语义识别。