[发明专利]相似问集合的评分方法、装置、计算机设备和存储介质有效
申请号: | 202011127938.1 | 申请日: | 2020-10-21 |
公开(公告)号: | CN111967254B | 公开(公告)日: | 2021-04-06 |
发明(设计)人: | 武士雄;刘思亮;文博;刘云峰 | 申请(专利权)人: | 深圳追一科技有限公司 |
主分类号: | G06F40/279 | 分类号: | G06F40/279;G06F40/211;G06F40/30 |
代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 方高明 |
地址: | 518051 广东省深圳市南山区粤海街道*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 相似 集合 评分 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种相似问集合的评分方法,其特征在于,所述方法包括:
获取相似问集合,确定所述相似问集合中所包括的相似问语句的数量;所述相似问语句指的是意图相同,表达方式不同的语句;
分别对各个所述相似问语句进行向量编码得到各个句向量,确定各个所述句向量在所述相似问集合的语义空间中的目标分布情况;
将所述目标分布情况与预设的均匀分布情况进行比较,确定所述目标分布情况与所述均匀分布情况之间的差异度;
基于所述差异度和所述相似问语句的数量确定所述相似问集合的质量评分。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述分别对各个所述相似问语句进行向量编码得到各个句向量,确定各个所述句向量在所述相似问集合的语义空间中的目标分布情况,包括:
分别对各个所述相似问语句进行向量编码得到各个第一句向量;
对各个所述第一句向量进行降维处理,得到各个第二句向量;所述第二句向量的维度数量小于所述第一句向量的维度数量;
确定各个所述第二句向量在所述相似问集合的语义空间中的目标分布情况。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述第二句向量的维度数量小于预设的数量阈值。
4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法,其特征在于,所述基于所述差异度和所述相似问语句的数量确定所述相似问集合的质量评分,包括:
基于所述差异度确定第一评分;所述差异度与所述第一评分之间成负相关关系;
基于所述相似问语句的数量确定第二评分;所述相似问语句的数量与所述第二评分成正相关关系;
基于所述第一评分和所述第二评分确定所述相似问集合的质量评分。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一评分和所述第二评分确定所述相似问集合的质量评分,包括:
将所述第一评分和所述第二评分相加,得到所述相似问集合的质量评分。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述目标分布情况与预设的均匀分布情况进行比较,确定所述目标分布情况与所述均匀分布情况之间的差异度,包括:
通过拟合优度检验将所述目标分布情况与预设的均匀分布情况进行比较,确定所述目标分布情况与所述均匀分布情况之间的差异度。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取评分之后的各个所述相似问集合;
从各个所述相似问集合中确定质量评分大于评分阈值的目标相似问集合,将所述目标相似问集合作为训练数据对意图识别模型进行训练。
8.一种相似问集合的评分装置,其特征在于,所述装置包括:
相似问语句的数量确定模块,用于获取相似问集合,确定所述相似问集合中所包括的相似问语句的数量;所述相似问语句指的是意图相同,表达方式不同的语句;
目标分布情况确定模块,用于分别对各个所述相似问语句进行向量编码得到各个句向量,确定各个所述句向量在所述相似问集合的语义空间中的目标分布情况;
差异度确定模块,用于将所述目标分布情况与预设的均匀分布情况进行比较,确定所述目标分布情况与所述均匀分布情况之间的差异度;
质量评分确定模块,用于基于所述差异度和所述相似问语句的数量确定所述相似问集合的质量评分。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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