[发明专利]基于依存句法的语义识别方法、设备和可读存储介质

说明书

本申请公开了一种基于依存句法的语义识别方法、设备和可读存储介质，所述基于依存句法的语义识别方法包括：获取待处理语句和所述待处理语句对应的关联语句，并抽取所述关联语句对应的关键实体，进而对所述待处理语句进行依存句法分析，以对所述待处理语句的句子主干抽取，获得所述待处理语句对应的目标句子主干，进而基于所述关键实体和所述目标句子主干，生成所述待处理语句对应的完整语义数据，以对所述待处理语句进行语义识别。本申请解决了语义识别效率低的技术问题。

技术领域

本申请涉及金融科技(Fintech)的人工智能领域，尤其涉及一种基于依存句法的语义识别方法、设备和可读存储介质。

背景技术

随着金融科技，尤其是互联网科技金融的不断发展，越来越多的技术(如分布式、区块链Blockchain、人工智能等)应用在金融领域，但金融业也对技术提出了更高的要求，如对金融业对应待办事项的分发也有更高的要求。

随着计算机软件和人工智能的不断发展，人工智能的应用领域也越来越广泛，在基于人工智能的对话系统中，在智能客服提出上文语句后，用户回复的下文语句通常存在成分缺失的情况，进而为了正确识别下文语句的语义，通常将上文语句和下文语句进行拼接，获得拼接语句，进而通过语义识别模型对拼接语句进行识别，即可确定下文语句的语义，其中，语义识别模型是基于预先标注好了的上下文配对数据进行训练获得的，但是，若当前的对话场景更换为新的对话场景时，则需要重新标注上下文配对数据，以对语义识别模型进行维护更新，也即，语义识别模型仅适用于已经进行了上下文配对数据标注了的对话场景，而在对话系统中，由于用户的多样化，时常会产生新的对话场景，而由于对话系统中语义识别通常是实时进行的，而标注上下文配对数据和进行模型维护更新通常需要大量时间，进而由于当前的语义识别模型却难以适用于新的对话场景，将导致语义识别模型难以及时进行准确地语义识别，进而导致语义识别的效率较低。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种基于依存句法的语义识别方法、设备和可读存储介质，旨在解决现有技术中语义识别效率低的技术问题。

为实现上述目的，本申请提供一种基于依存句法的语义识别方法，所述基于依存句法的语义识别方法应用于基于依存句法的语义识别设备，所述基于依存句法的语义识别方法包括：

获取待处理语句和所述待处理语句对应的关联语句，并抽取所述关联语句对应的关键实体；

对所述待处理语句进行依存句法分析，以对所述待处理语句的句子主干抽取，获得所述待处理语句对应的目标句子主干；

基于所述关键实体和所述目标句子主干，生成所述待处理语句对应的完整语义数据，以对所述待处理语句进行语义识别。

本申请还提供一种基于依存句法的语义识别装置，所述基于依存句法的语义识别装置为虚拟装置，且所述基于依存句法的语义识别装置应用于基于依存句法的语义识别设备，所述基于依存句法的语义识别装置包括：

第一抽取模块，用于获取待处理语句和所述待处理语句对应的关联语句，并抽取所述关联语句对应的关键实体；

第二抽取模块，用于对所述待处理语句进行依存句法分析，以对所述待处理语句的句子主干抽取，获得所述待处理语句对应的目标句子主干；

生成模块，用于基于所述关键实体和所述目标句子主干，生成所述待处理语句对应的完整语义数据，以对所述待处理语句进行语义识别。

本申请还提供一种基于依存句法的语义识别设备，所述基于依存句法的语义识别设备为实体设备，所述基于依存句法的语义识别设备包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的所述基于依存句法的语义识别方法的程序，所述基于依存句法的语义识别方法的程序被处理器执行时可实现如上述的基于依存句法的语义识别方法的步骤。