[发明专利]一种基于文本的自然语言理解的决策方法

说明书

本发明提供了一种基于文本的自然语言理解的决策方法，包括以下步骤：建立语义缓存；获取用户的语音信息，并进行语义解析；将最佳的语义解析结果反馈给用户，并将与上下文环境无关的语义解析结果写入语义缓存中。根据接收到请求的文本语句后，去获取缓存语义，如果有相应的缓存匹配则将缓存语义返回。如果没有匹配的缓存，则进行语义解析。得到语义解析结果后，一边是返回最佳的语义分析结果，另一边是判断写缓存操作。对于语义很明确，与上下文环境无关的语义解析则可以写入缓存中，便于下次相同的语义请求来时，可以直接获取缓存中的解析结果返回，提高解析效率。

技术领域

本发明涉及自言语言理解技术领域，具体涉及一种基于文本的自然语言理解的决策方法。

背景技术

随着人工智能的兴起，自然语言理解作为人工智能领域的一个重要方向，主要研究人与计算机通过自然语言进行通信的理论和方法。目前在智能电视上，通过语音操作电视已经很流行,用户可以通过语音交互以满足不同需求，如查天气、看视频、听音乐等。这一过程是将语音数据识别后得到相应的文本数据，根据文本进行自然语言的理解，将理解后的结果进行反馈。由于中文的复杂，单一的语义理解方式不能满足需求，于是就有了多种方式进行语义的理解，不同方式语义理解的结果可能不同，如何在多种语义理解中选出最符合用户需求的理解，就需要通过一定的策略进行分析。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于文本的自然语言理解的决策方法。以期解决背景技术中存在的技术问题。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于文本的自然语言理解的决策方法，包括以下步骤：

建立语义缓存；

获取用户的语音信息，并进行语义解析；

将最佳的语义解析结果反馈给用户，并将与上下文环境无关的语义解析结果写入语义缓存中。

在一些实施例中，所述语义缓存包括，固定的语义缓存和实时的语义缓存，固定的语义缓存是预先统计出的一些常用语句的语义解析结果写入缓存；实时的语义缓存是用户实时请求后，解析出的语义，对于语义解析置信度高且不受上下文影响的语义解析存入缓存。

在一些实施例中，所述获取用户的语音信息，并进行语义解析，包括：采用三种方式进行语义解析，a、采用文法规则进行语义解析；b、采用RNN算法进行语义解析；c、利用Elasticsearch(ES)智能搜索进行语义解析，每种方式都计算出解析结果的置信度。

在一些实施例中，

语义解析结果进行筛选，结果存在三种情况：a、三种方式的语义解析相同；b、其中两种方式的语义解析相同；c、三种方式的语义解析各不同；a和b直接选择语义解析相同的结果，c需要通过三个维度进行选择。

在一些实施例中，所述维度分别是电视的当前应用，置信度，用户画像。

有益效果

通过本发明提供的基于文本的自然语言理解的决策方法，提升用户体验。

根据接收到请求的文本语句后，去获取缓存语义，如果有相应的缓存匹配则将缓存语义返回。如果没有匹配的缓存，则进行语义解析。得到语义解析结果后，一边是返回最佳的语义分析结果，另一边是判断写缓存操作。对于语义很明确，与上下文环境无关的语义解析则可以写入缓存中，便于下次相同的语义请求来时，可以直接获取缓存中的解析结果返回，提高解析效率。

附图说明

图1为获取语义解析的流程步骤。

图2为语义解析结果的选择流程。

具体实施方式