[发明专利]任务型对话的语义识别方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种任务型对话的语义识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户的待识别对话和历史对话；

将所述待识别对话和所述历史对话分别进行分字或分词；

将所述待识别对话的分字或分词结果和所述历史对话的分字或分词结果输入到语义理解模型，得到与所述待识别对话对应的语义识别结果；所述语义理解模型是根据对话样本以及与所述对话样本对应的样本标签训练得到的，所述对话样本包括待识别对话样本和历史对话样本，所述样本标签包括所述对话样本的领域、意图、槽位及槽值；所述语义识别结果包括与所述待识别对话对应的领域、意图、槽位及槽值。

2.根据权利要求1所述的任务型对话的语义识别方法，其特征在于，所述语义理解模型通过下述方式训练得到：

获取所述对话样本中的每一个句子中包含的字或词的语义表达，及所述字或词与其所在句子内的其他字或词的相关关系；所述对话样本中时间序列在最后的句子为所述待识别对话样本，所述对话样本中时间序列在所述待识别对话样本之前的句子为所述历史对话样本；

根据所述句子中包含的字或词的语义表达，及所述字或词与所在句子内其他字或词的相关关系，确定每一个所述句子的语义表达及该句子与所述句子内字或词的相关关系；

通过所述对话样本的各所述句子中包含的字或词的语义表达、所述字或词与所在句子内其他字或词的相关关系、各所述句子的语义表达、各所述句子与所述句子内字或词的相关关系，及与所述对话样本对应的样本标签进行训练得到所述语义理解模型。

3.根据权利要求2所述的任务型对话的语义识别方法，其特征在于，通过所述对话样本的各所述句子中包含的字或词的语义表达、所述字或词与所在句子内其他字或词的相关关系、各所述句子的语义表达、各所述句子与所述句子内字或词的相关关系，及所述与所述对话样本对应的样本标签进行训练得到所述语义理解模型，包括：

根据各所述句子的语义表达、各所述句子与所述句子内字或词的相关关系、所述对话样本的各所述句子中字或词的语义表达，及所述字或词与所在句子内其他字或词的相关关系，确定所述对话样本的槽位特征及槽值特征；

根据所述对话样本中各句子的语义表达确定所述对话样本的领域特征、意图特征；

通过所述领域特征、意图特征、槽位特征及槽值特征，及对应的领域、意图、槽位及槽值进行训练得到所述语义理解模型。

4.根据权利要求2所述的任务型对话的语义识别方法，其特征在于，获取所述对话样本中的每一个句子中包含的字或词的语义表达，及所述字或词与其所在句子内的其他字或词的相关关系，包括：

对所述对话样本进行分字或分词，并确定每个字或词对应的向量；

根据所述字或词的向量对所述字或词进行注意力编码，所述注意力编码结果中包含所述字或词与所在句子中其他字或词的相关关系；

根据所述字或词的注意力编码结果确定所述对话样本的句子中包含的字或词的语义表达及所述字或词与所在句子内其他字或词的相关关系。

5.根据权利要求4所述的任务型对话的语义识别方法，其特征在于，所述根据所述字或词的注意力编码结果确定所述对话样本的句子中包含的字或词的语义表达及所述字或词与所在句子内其他字或词的相关关系之前，所述方法还包括：

对所述句子中的所述字或者词的注意力编码进行多次注意力编码；

相应的，所述根据所述字或词的注意力编码确定所述对话样本的句子中包含的字或词的语义表达及所述字或词与所在句子内其他字或词的相关关系，包括：

根据多次字或词的注意力编码结果确定所述对话样本的句子中包含的字或词的语义表达及所述字或词与所在句子内其他字或词的相关关系。