[发明专利]文本语义识别方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种文本语义识别方法，其特征在于，所述方法包括：

对待识别文本执行预处理操作得到目标文本；

将所述目标文本输入预先训练好的文本语义识别模型，得到所述目标文本的识别结果，其中，所述文本语义识别模型是基于ALBERT模型和CNN模型构建的；

判断所述识别结果是否为预设结果，当判断所述识别结果为预设结果时，将该识别结果反馈至预设终端。

2.如权利要求1所述的文本语义识别方法，其特征在于，所述文本语义识别模型包括：语义嵌入层、卷积层、池化层及全连接层，所述卷积层的卷积核的过滤器长度分别为2和4。

3.如权利要求2所述的文本语义识别方法，其特征在于，所述将所述目标文本输入预先训练好的文本语义识别模型，得到所述目标文本的识别结果，包括：

基于所述语义嵌入层将所述目标文本转换为语义矩阵，对所述语义矩阵执行卷积操作和池化操作，得到目标语义向量，将所述目标语义向量输入所述全连接层得到所述识别结果。

4.如权利要求3所述的文本语义识别方法，其特征在于，所述对所述语义矩阵执行卷积操作和池化操作，得到目标语义向量，包括：

对所述语义矩阵执行平均池化操作，得到第一语义向量；

对所述语义矩阵执行卷积操作，对执行卷积操作后的语义矩阵执行最大池化操作得到第二语义向量；

将所述第一语义向量、所述第二语义向量及所述语义矩阵的CLS向量执行拼接操作得到所述目标语义向量。

5.如权利要求1至4中任意一项所述的文本语义识别方法，其特征在于，所述对待识别文本执行预处理操作得到目标文本，包括：

筛除待识别文本的标点符号，并基于预设的停用词库筛除待识别文本的停用词。

6.一种文本语义识别装置，其特征在于，所述装置包括：

预处理模块：用于对待识别文本执行预处理操作得到目标文本；

识别模块：用于将所述目标文本输入预先训练好的文本语义识别模型，得到所述目标文本的识别结果，其中，所述文本语义识别模型是基于ALBERT模型和CNN模型构建的；

反馈模块：用于判断所述识别结果是否为预设结果，当判断所述识别结果为预设结果时，将该识别结果反馈至预设终端。

7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的程序，所述程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如下步骤：

对待识别文本执行预处理操作得到目标文本；

将所述目标文本输入预先训练好的文本语义识别模型，得到所述目标文本的识别结果，其中，所述文本语义识别模型是基于ALBERT模型和CNN模型构建的；

判断所述识别结果是否为预设结果，当判断所述识别结果为预设结果时，将该识别结果反馈至预设终端。

8.如权利要求7所述的电子设备，其特征在于，所述文本语义识别模型包括：语义嵌入层、卷积层、池化层及全连接层，所述卷积层的卷积核的过滤器长度分别为2和4。

9.如权利要求7所述的电子设备，其特征在于，所述将所述目标文本输入预先训练好的文本语义识别模型，得到所述目标文本的识别结果，包括：

基于所述语义嵌入层将所述目标文本转换为语义矩阵，对所述语义矩阵执行卷积操作和池化操作，得到目标语义向量，将所述目标语义向量输入所述全连接层得到所述识别结果。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有文本语义识别程序，所述文本语义识别程序被处理器执行时，实现如权利要求1至5中任一项所述文本语义识别方法的步骤。