[发明专利]一种电话通话中信息提取方法、装置及计算机设备

权利要求书

1.一种电话通话中信息提取方法，其特征在于，该方法包括：

对电话通话进行语音识别，并且对语音识别的结果提取词嵌入向量；

将所述词嵌入向量输入到预先训练的识别网络，以输出与词嵌入向量相应的概率矩阵；

将所述概率矩阵输入到CRF层，以识别词嵌入向量中的命名实体；

对所述命名实体消歧，以提取命名实体包含的信息。

2.根据权利要求1所述的一种电话通话中信息提取方法，其特征在于：所述将所述词嵌入向量输入到预先训练的识别网络，以输出与词嵌入向量相应的概率矩阵，具体包括：

将所述词嵌入向量输入到Hybrid Gated Convolutions层以获取一组第一特征向量；

将所述一组第一特征向量输入到Highway BiLSTM层以获取一组第二特征向量；

将所述一组第二特征向量输入到Gated Self-Attention层以获取概率矩阵。

3.根据权利要求2所述的一种电话通话中信息提取方法，其特征在于：所述将所述词嵌入向量输入到Hybrid Gated Convolutions层以获取一组第一特征向量具体包括：

在激活函数下对词嵌入向量做空洞卷积；

根据所述激活函数的输出，对词嵌入向量做空洞门卷积；

对词嵌入向量做门卷积，并且与所述空洞门卷积的输出在矩阵中拼接以获得一组第一特征向量；

4.根据权利要求2所述的一种电话通话中信息提取方法，其特征在于：所述将所述一组第一特征向量输入到Highway BiLSTM层以获取一组第二特征向量具体包括：

将所述一组第一特征向量输入到BiLSTM，以获得一组中间向量；

对所述一组中间向量做门控处理，以获得一组第二特征向量。

5.根据权利要求2所述的一种电话通话中信息提取方法，其特征在于：所述将所述一组第二特征向量输入到Gated Self-Attention层以获取概率矩阵具体包括：

通过所述第二特征向量初始化注意力参数；

根据所述注意力参数处理对应的所述第二特征向量，并且将处理过后的所述第二特征向量拼接为中间矩阵；

对所述中间矩阵做门控处理，以获得概率矩阵。

6.根据权利要求1所述的一种电话通话中信息提取方法，其特征在于：所述对语音识别的结果提取词嵌入向量，通过预设的提取网络提取，提取网络和识别网络的训练方法为：

通过语音识别的结果和词嵌入向量，训练所述提取网络；

固定所述提取网络的参数，通过提取网络的输出结果训练所述识别网络。

7.根据权利要求1所述的一种电话通话中信息提取方法，其特征在于：所述将所述概率矩阵输入到CRF层，以识别词嵌入向量中的命名实体，其中CRF层的训练方式具体包括：

通过最小化L(θ)反向传播优化网络参数，训练CRF层；

其中

为词嵌入向量中的命名实体属于各标签的概率，

为概率最高的标签，

为序列转化的概率，

其中，O为所述概率矩阵，T为O的转置矩阵_yi为标签序列y中标签i。

8.一种电话通话中信息提取装置，其特征在于：包括：

词嵌入向量提取模块，用于对电话通话进行语音识别，并且对语音识别的结果提取词嵌入向量；

概率矩阵输出模块，用于将所述词嵌入向量输入到预先训练的识别网络，以输出与词嵌入向量相应的概率矩阵；

命名实体提去模块，用于将所述概率矩阵输入到CRF层，以识别词嵌入向量中的命名实体；

消歧模块，用于对所述命名实体消歧，以提取命名实体包含的信息。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的分布式锁的高效调用方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的分布式锁的高效调用方法的步骤。