[发明专利]一种查询语句的生成方法和装置在审
申请号: | 202010761820.8 | 申请日: | 2020-07-31 |
公开(公告)号: | CN114064861A | 公开(公告)日: | 2022-02-18 |
发明(设计)人: | 李裕田 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
主分类号: | G06F16/332 | 分类号: | G06F16/332;G06F16/33;G06F16/36;G06F40/211;G06F40/30 |
代理公司: | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人: | 赵娟 |
地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 查询 语句 生成 方法 装置 | ||
本申请实施例提供了一种查询语句的生成方法和装置,包括:获取文本信息;在所述文本信息中提取查询关键词;根据文本信息,确定所述查询关键词对应的槽位类型;采用所述查询关键词以及所述查询关键词对应的槽位类型,生成查询语句。可以从文本信息中直接确定查询关键词以及查询关键词对应的槽位类型,并生成查询语句查询数据库,可以提高处理效率,且可以获得较高的准确率。
技术领域
本申请涉及文本处理技术领域,特别是涉及一种查询语句的生成方法和一种查询语句的生成装置。
背景技术
在现有技术中,为了实现人与计算机之间的交互,计算机通常可以获取人输入的文本信息,将文本信息转换为计算机可以理解的查询语句,并返回查询语句对应的答案。
但是,为了将文本信息转换为计算机可以理解的查询语句,通常需要采用大量预设的文本信息-查询语句对训练模型或者建立语法数据库。但是,如果获取到的文本信息不存在于预设的文本信息-查询语句对中的情况下,容易出现准确率降低的情况。并且端到端的模型训练,对领域有很强的依赖性,较难将在一个领域中训练好的模型迁移到一个新的领域。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本申请实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种查询语句的生成和相应的一种查询语句的生成装置。
为了解决上述问题,本申请实施例公开了一种查询语句的生成方法,包括:
获取文本信息;
在所述文本信息中提取查询关键词;
根据文本信息,确定所述查询关键词对应的槽位类型;
采用所述查询关键词以及所述查询关键词对应的槽位类型,生成查询语句;
在预设的数据库中,查找所述查询语句对应的查询结果信息。
可选地,所述在所述文本信息中提取查询关键词的步骤,包括:
在所述文本信息中提取候选关键词以及候选关键词对应的数据类型;
根据所述候选关键词对应的数据类型,在所述候选关键词中确定目标关键词,作为查询关键词。
可选地,所述数据库包括至少一个预设实体数据以及所述预设实体数据对应的数据类型;
所述在所述文本信息中提取候选关键词以及候选关键词对应的数据类型的步骤,包括:
提取所述文本信息中,与所述数据库中预设实体数据匹配的候选实体词;
在所述候选实体词中确定目标实体词,作为候选关键词,并确定所述候选关键词对应的数据类型。
可选地,所述在所述候选实体词中确定目标实体词,作为候选关键词,并确定所述候选关键词对应的数据类型的步骤,包括:
基于所述候选实体词与所述预设实体数据之间的相似度,在所述候选实体词中确定目标实体词,作为候选关键词;
将与所述候选关键词匹配的预设实体数据对应的数据类型,作为所述候选关键词对应的数据类型。
可选地,所述基于所述候选实体词与所述预设实体数据之间的相似度,在所述候选实体词中确定目标实体词,作为候选关键词的步骤,包括:
采用预设的实体标注模型,确定所述文本信息中候选实体词对应的实体类型概率;
基于所述候选实体词与所述预设实体数据之间的相似度,以及所述候选实体词对应的实体类型概率,在所述候选实体词中确定目标实体词,作为候选关键词。
可选地,所述根据所述候选关键词对应的数据类型,在所述候选关键词中确定目标关键词,作为查询关键词的步骤,包括:
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