[发明专利]语言模型更新方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种语言模型更新方法，包括：

执行以下预定处理：

获取预定时长内更新的资源的文本信息；

根据所述文本信息确定出所述更新的资源对应的第一语言模型，包括：确定出预先构建的词典中出现在所述文本信息中的词，根据确定出的词及所述文本信息训练得到所述第一语言模型，其中，按照出现的频次越高对应的权重越大的原则，为不同的文本信息分别赋予对应的权重，所述词典为包括各种基础的词的全量覆盖词典；

将所述第一语言模型与原有的第二语言模型进行融合，得到所需的第三语言模型，所述第二语言模型为更新前的语言模型；

对所述第三语言模型进行测试，若测试通过，则将所述第三语言模型上线使用，包括：利用使用所述第二语言模型的语音识别模型对预先构建的测试集中的语音进行语音识别，根据识别结果确定出第一识别准确率，利用使用所述第三语言模型的语音识别模型对所述测试集中的语音进行语音识别，根据识别结果确定出第二识别准确率，两个语音识别模型使用相同的声学模型，若所述第二识别准确率高于所述第一识别准确率，则确定测试通过，或者，若所述第二识别准确率与所述第一识别准确率之间的差异小于预定阈值，则确定测试通过；

经过所述预定时长后，重复执行所述预定处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述第一语言模型与原有的第二语言模型进行融合，得到所需的第三语言模型包括：

将所述第一语言模型和所述第二语言模型进行插值处理，得到所述第三语言模型。

3.一种语言模型更新装置，包括：信息获取模块、模型训练模块、模型更新模块以及模型测试模块；

所述信息获取模块，用于获取预定时长内更新的资源的文本信息；

所述模型训练模块，用于根据所述文本信息确定出所述更新的资源对应的第一语言模型，包括：确定出预先构建的词典中出现在所述文本信息中的词，根据确定出的词及所述文本信息训练得到所述第一语言模型，其中，按照出现的频次越高对应的权重越大的原则，为不同的文本信息分别赋予对应的权重，所述词典为包括各种基础的词的全量覆盖词典；

所述模型更新模块，用于将所述第一语言模型与原有的第二语言模型进行融合，得到所需的第三语言模型，所述第二语言模型为更新前的语言模型；

所述模型测试模块，用于对所述第三语言模型进行测试，若测试通过，则将所述第三语言模型上线使用，包括：利用使用所述第二语言模型的语音识别模型对预先构建的测试集中的语音进行语音识别，根据识别结果确定出第一识别准确率，利用使用所述第三语言模型的语音识别模型对所述测试集中的语音进行语音识别，根据识别结果确定出第二识别准确率，两个语音识别模型使用相同的声学模型，若所述第二识别准确率高于所述第一识别准确率，则确定测试通过，或者，若所述第二识别准确率与所述第一识别准确率之间的差异小于预定阈值，则确定测试通过；经过所述预定时长后，通知所述信息获取模块重复执行自身功能。

4.根据权利要求3所述的装置，其中，

所述模型更新模块将所述第一语言模型和所述第二语言模型进行插值处理，得到所述第三语言模型。

5.一种电子设备，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指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-2中任一项所述的方法。

6.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-2中任一项所述的方法。

7.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1-2中任一项所述的方法。