[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

说明书

本申请实施例属于语义识别技术领域，涉及一种电话通话中信息提取方法，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；将概率矩阵输入到CRF层，以识别词嵌入向量中的命名实体；对命名实体消歧，以提取命名实体包含的信息。本申请还提供一种电话通话中信息提取装置、计算机设备及存储介质。本申请首先提取概率矩阵，之后通过CRF层对对概率矩阵进行约束，之后输出命名实体，最后通过对命名实体的消歧将命名实体中包含的信息提取出来。该方案能够简化命名实体的提取过程，同时保证命名实体提取的准确度，该方案能够快速提取通话中产生的信息。

技术领域

本申请涉及语义识别技术领域，尤其涉及一种电话通话中信息提取方法、 装置及计算机设备

背景技术

自然语言处理中的一个重要任务，是提取自然语言当中存在的具体信息， 其中一种信息的提取，是通过命名实体识别(Named entity recognition)实 现的。其中命名实体是一段信息中具有一定标识的信息要素，例如公司名、 人名、时间、地点等。

目前，随着人工智能的发展，命名实体识别任务的准确率越来越高，但是 不同于存在自然定界符的其他语系语言，汉语中命名实体的识别存在困难， 一般的首先需要进行中文分词(Chinese Word Segmentation)，在分词过程 中，基于单词的命名实体识别模型容易产生实体边界错误分割以及出现不带 词的词汇(out-of-vocabulary)的问题，因此为了提升命名实体识别的性能， 需要使用能够捕获来自不同子空间和任意相邻字符的全局依懒性的神经网络。 而这类网络的结构和算法复杂，运行效率很低。使得识别方法无法运用到对 即时性有要求的项目中去，本申请要解决的技术问题是现有的电话通话中信 息提取效率低的问题。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种电话通话中信息提取方法、装置及计 算机设备，能够快速提取通话中产生的信息。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种电话通话中信息提取方 法，采用了如下所述的技术方案：

一种电话通话中信息提取方法，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。

进一步的，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。

进一步的，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；

进一步的，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：