[发明专利]文本长难句的压缩方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，具体公开了一种文本长难句的压缩方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取待处理的文本信息；根据第一预置神经网络模型确定所述文本信息的类型；若所述文本信息的类型为核心类型，则根据第二预置神经网络模型对所述文本信息进行压缩，获取所述文本信息的核心句，实现了降低意图识别时由于语句过长，长短句语义匹配准确率不高的问题。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种文本长难句的压缩方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。

背景技术

任务型语音智能对话系统在实际应用中的频率越来越高，用户的输入语音通过语音识别器(ASR)转为文本，然后由自然语言理解组件(NLU)进行语义理解，对话管理器(DM)保持会话历史及状态，管理会话节点的流转，自然语言生成器(NLG)则根据对话管理器的对话策略生成对话的文本，最后通过语音合成器(TTS)合成语音输出给用户。

目前由于NLG生成的话术存在生涩且不准确的问题，常规的做法是人工整理一批语料库，即问答语料库，系统将客户可能问到的问题整理精简为一个问答库，当用户的输入匹配到语料库中的某条问题时，即返回该问题对应的答案，则将意图识别的问题转化为文本匹配的问题。但在实际过程中发现，在与客户的对话中，当询问一些逾期性的问题时，用户的回答通常会存在口语化严重、逻辑混乱、语句重复，不能准确提取用户语句中的核心句。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种文本长难句的压缩方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，旨在与客户的对话中，当询问一些逾期性的问题时，用户的回答通常会存在口语化严重、逻辑混乱、语句重复，不能准确提取用户语句中的核心句的技术问题。

第一方面，本申请提供一种文本长难句的压缩方法，所述文本长难句的压缩方法包括以下步骤：

获取待处理的文本信息；

根据第一预置神经网络模型确定所述文本信息的类型；

若所述文本信息的类型为核心类型，则根据第二预置神经网络模型对所述文本信息进行压缩，获取所述文本信息的核心句。

第二方面，本申请还提供一种文本长难句的压缩装置，所述文本长难句的压缩装置包括：

获取模块，用于获取待处理的文本信息；

确定模块，用于根据第一预置神经网络模型确定所述文本信息的类型；

压缩获取模块，用于若所述文本信息的类型为核心类型，则根据第二预置神经网络模型对所述文本信息进行压缩，获取所述文本信息的核心句。

第三方面，本申请还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上述的文本长难句的压缩方法的步骤。

第四方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述的文本长难句的压缩方法的步骤。

本申请提供一种文本长难句的压缩方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，通过获取待处理的文本信息；根据第一预置神经网络模型确定所述文本信息的类型；若所述文本信息的类型为核心类型，则根据第二预置神经网络模型对所述文本信息进行压缩，获取所述文本信息的核心句，实现了降低意图识别时由于语句过长，长短句语义匹配准确率不高的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。