[发明专利]基于自然语言处理的语句补全方法、装置、设备及介质

说明书

本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种基于自然语言处理的语句补全方法，包括：利用自然语言处理模型将目标语句转换为第一词向量，以及将会话语句转换为第二词向量；生成第一词向量对应的第一隐藏状态，以及第二词向量对应的第二隐藏状态；根据第一隐藏状态和第二隐藏状态，生成特征向量；基于特征向量获取全局信息，以得到字向量矩阵；利用连通域标记算法查询字向量矩阵中的连通区域；根据连通区域对目标语句进行语句补全处理，得到语句补全结果。本申请还应用于区块链技术领域。本申请还公开了一种基于自然语言处理的语句补全装置、计算机设备以及计算机可读存储介质。本申请提高了语句补全的效率。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于自然语言处理的语句补全方法、基于自然语言处理的语句补全装置、计算机设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，针对人们一般倾向于用不完全的对话来回答问题(即善于使用指代词和忽略会话双方的一些已知信息)，为了进行会话语句的补全，现在会话中的不完全话语重写(Incomplete Utterance Rewriting，IUR)任务越来越受到人们的关注。

现在的对话重写任务通常是将其塑造为一个机器翻译任务，并采用基于序列到序列的体系结构和复制机制，来进行会话语句的补全，但是这样不仅数据处理繁杂，而且速度慢，难以满足人机即时对话的需求。

上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种基于自然语言处理的语句补全方法、基于自然语言处理的语句补全装置、计算机设备以及计算机可读存储介质，旨在解决如何保证得到高准确率的语句补全结果的同时，提高语句补全的效率的问题。

为实现上述目的，本申请提供一种基于自然语言处理的语句补全方法，包括以下步骤：

获取待处理的目标语句和所述目标语句对应的会话语句，所述会话语句包括上文语句和/或下文语句；

利用自然语言处理模型将所述目标语句转换为第一词向量，以及将所述会话语句转换为第二词向量；

提取所述第一词向量对应的第一语境信息、所述第二词向量对应的第二语境信息，以及提取所述第一词向量和所述第二词向量之间的第三语境信息，并根据所述第一语境信息和所述第三语境信息生成第一隐藏状态，以及根据所述第二语境信息和所述第三语境信息生成第二隐藏状态；

根据所述第一隐藏状态和所述第二隐藏状态，生成与所述目标语句和所述会话语句相关的特征向量；

基于所述特征向量获取全局信息，以将所述特征向量转换为与所述目标语句和所述会话语句相关的字向量矩阵；

利用连通域标记算法查询所述字向量矩阵中的连通区域；

根据所述会话语句中与所述连通区域关联的字向量，对所述目标语句进行语句补全处理，得到语句补全结果。

进一步地，所述根据所述第一隐藏状态和所述第二隐藏状态，生成与所述目标语句和所述会话语句相关的特征向量的步骤包括：

根据所述第一隐藏状态和所述第二隐藏状态，确定所述第一词向量和所述第二词向量之间的字级相似性，以及确定所述第一词向量和所述第二词向量之间的余弦相似性，以及确定所述第一词向量和所述第二词向量之间的双线性相似性；

根据所述字级相似性、所述余弦相似性和所述双线性相似性，生成特征向量。

进一步地，所述基于所述特征向量获取全局信息，以将所述特征向量转换为与所述目标语句和所述会话语句相关的字向量矩阵的步骤包括：

利用所述自然语言处理模型的切分层提取所述特征向量对应的全局信息，并基于所述全局信息，将所述特征向量转换为与所述目标语句和所述会话语句相关的字向量矩阵；