[发明专利]一种语义理解方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请提供了一种语义理解方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取目标文本；根据目标文本以及预先针对目标文本所属领域构建的知识语义树模板，生成能够体现目标文本语义的知识语义树，作为目标知识语义树，其中，知识语义树模板包括目标文本所属领域中能够体现语义的多个实体、多个实体分别对应的实体的类型以及多个实体之间的关系，目标知识语义树包括能够体现目标文本语义的多个目标实体、多个目标实体分别对应的实体类型以及多个目标实体之间的关系；根据目标知识语义树，从标准文本集合中确定目标文本对应的标准文本。本申请提供的语义理解方法能够正确理解目标文本所表达内容的真正语义。

技术领域

本申请涉及自然语言理解技术领域，尤其涉及一种语义理解方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的迅猛发展，以智能语音交互为核心的人机交互系统的应用越来越广泛，例如，智能家居、智能客服、聊天机器人、早教机器人等。要实现人机交互，机器需要对用户输入的语料进行语义理解。

语义理解指的是，机器根据用户给出自然语言，理解出用户的意图，在此基础上可以进一步做出响应。然而，由于人类语言具有多样性和复杂性，针对于一种意图的语言表达可能有多种形式，而现有的语义理解方法尚无法准确理解用户所表达内容的真正语义。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种语义理解方法、装置、设备及存储介质，用以准确理解目标文本所要表达的真正语义，其技术方案如下：

一种语义理解方法，包括：

获取目标文本；

根据所述目标文本以及预先针对所述目标文本所属领域构建的知识语义树模板，生成能够体现所述目标文本语义的知识语义树，作为目标知识语义树，其中，所述知识语义树模板包括所述目标文本所属领域中能够体现语义的多个实体、所述多个实体分别对应的实体的类型以及所述多个实体之间的关系，所述目标知识语义树包括能够体现所述目标文本语义的多个目标实体、所述多个目标实体分别对应的实体类型以及所述多个目标实体之间的关系；

根据所述目标知识语义树，从标准文本集合中确定所述目标文本对应的标准文本。

可选的，根据所述目标文本以及所述知识语义树模板，生成能够体现所述目标文本语义的知识语义树，包括：

利用所述目标文本、所述知识语义树模板以及预先构建的语义提炼模型，获取能够体现所述目标文本语义的多个目标实体、所述多个目标实体分别对应的实体类型以及所述多个目标实体之间的关系，其中，所述语义提炼模型以所述知识语义树模板为依据，采用标注有实体、实体类型及实体间关系的训练样本训练得到，一训练样本的标注信息能够体现该训练样本的语义；

根据能够体现所述目标文本语义的多个目标实体、所述多个目标实体分别对应的实体类型以及所述多个目标实体之间的关系，生成能够体现所述目标文本语义的知识语义树。

可选的，所述利用所述目标文本、所述知识语义树模板以及预先构建的语义提炼模型，获取能够体现所述目标文本语义的多个目标实体、所述多个目标实体分别对应的实体类型以及所述多个目标实体之间的关系，包括：

以所述目标文本和所述知识语义树模板为依据，利用所述语义提炼模型的实体获取模块，获取与所述目标文本的语义相关的多个目标实体，并获取所述多个目标实体分别对应的实体类型；

以所述多个目标实体分别对应的实体类型和所述知识语义树模板为依据，利用所述语义提炼模型的实体关系预测模块，预测所述多个目标实体之间的关系。

可选的，所述语义提炼模型的实体获取模块包括：编码器和解码器；

所述以所述目标文本和所述知识语义树模板为依据，利用所述语义提炼模型的实体获取模块，获取与所述目标文本的语义相关的多个目标实体，包括：