[发明专利]语料识别方法及装置、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种语料识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别语料；

提取所述待识别语料的语料特征向量；所述语料特征向量包括：第一词嵌入特征向量、第一句子嵌入特征向量以及第一词频特征向量；

针对每个业务问题，根据所述业务问题对应的问题特征向量，计算所述语料特征向量与所述问题特征向量之间的特征相似度；所述问题特征向量包括第二词嵌入特征向量、第二句子嵌入特征向量以及第二词频特征向量；

选取与所述语料特征向量之间的特征相似度最高的业务问题作为所述待识别语料的识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个业务问题，根据所述业务问题对应的问题特征向量，计算所述语料特征向量与所述问题特征向量之间的特征相似度，包括：

针对每个业务问题，提取所述业务问题对应的第二词嵌入特征向量、第二句子嵌入特征向量以及第二词频特征向量；

计算所述第一词嵌入特征向量与第二词嵌入特征向量之间的第一相似度、所述第一句子嵌入特征向量与第二句子嵌入特征向量之间的第二相似度、所述第一词频特征向量与第二词频特征向量之间的第三相似度；

计算所述第一相似度、所述第二相似度与所述第三相似度之和，得到所述待识别语料的语料特征向量与所述业务问题的问题特征向量之间的特征相似度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述待识别语料的语料特征向量，包括：

对所述待识别语料进行分词，得到多个词汇；

将每个所述词汇分别作为已训练的词嵌入模型的输入，获得每个所述词汇对应的词嵌入特征；

计算所有词汇对应的词嵌入特征的平均值，得到所述第一词嵌入特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将每个所述词汇分别作为已训练的词嵌入模型的输入，获得每个所述词汇对应的词嵌入特征之后，所述方法还包括：

若任一所述词汇不在预设词表内，则采用默认特征值作为所述词汇的词嵌入特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述待识别语料的语料特征向量，包括：

将所述待识别语料作为已训练的句子嵌入模型的输入，获得所述句子嵌入模型输出的所述第一句子嵌入特征向量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述待识别语料的语料特征向量，包括：

将所述待识别语料作为已训练的词频模型的输入，获得所述词频模型输出的所述第一词频特征向量。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述语料特征向量与所述问题特征向量之间的特征相似度，包括：

计算所述语料特征向量与所述问题特征向量之间的余弦相似度，将所述余弦相似度作为所述特征相似度。

8.一种语料识别装置，其特征在于，所述装置包括：

语料获取模块，用于获取待识别语料；

特征提取模块，用于提取所述待识别语料的语料特征向量；所述语料特征向量包括：第一词嵌入特征向量、第一句子嵌入特征向量以及第一词频特征向量；

相似度计算模块，用于针对每个业务问题，根据所述业务问题对应的问题特征向量，计算所述语料特征向量与所述问题特征向量之间的特征相似度；所述问题特征向量包括第二词嵌入特征向量、第二句子嵌入特征向量以及第二词频特征向量；

问题确定模块，用于选取与所述语料特征向量之间的特征相似度最高的业务问题作为所述待识别语料的识别结果。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行权利要求1-7任意一项所述的语料识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序可由处理器执行以完成权利要求1-7任意一项所述的语料识别方法。