[发明专利]多轮对话机器人的命名实体识别方法、系统、设备及介质

说明书

本发明公开了一种多轮对话机器人的命名实体识别方法、系统、设备及介质，其中多轮对话机器人的命名实体识别方法包括以下步骤：识别输入的文本信息，轮询每个正则规则组，将正则规则组于文本信息中识别得到的实体置于正例集合；识别输入的文本信息，轮询每个负正则规则组，将负正则规则组于文本信息中识别得到的实体置于负例集合；对比负例集合与正例集合中的实体以得到冲突实体；滤除正例集合中的冲突实体以得到目标实体集合。通过对冲突实体进行保留与滤除，消除了规则组之间的实体冲突，提升了命名实体识别的精确度，区别于传统的命名实体识别方法，可与神经网络相结合，获得更高的精准度。

技术领域

本申请涉及自然语言处理技术，尤其涉及一种多轮对话机器人的命名实体识别方法、系统、设备及介质。

背景技术

智能客服如今被广泛应用，很多企业都有自己的外呼系统或智能对话机器人，槽位填充模块是机器人理解用户说话意图、获取用户表达关键信息的一个重要功能，该模块利用命名实体识别技术从对话中提取所需信息，命名实体识别(NER，Named EntityRecognition)用于识别目标实体，包括时间、人名、货币等。目前主流的命名实体识别方法是基于规则或模型，或规则和模型的混合。但是由于现实使用中经常存在识别结果中的实体冲突问题，如：规则组内部的实体冲突，规则组之间的实体冲突，规则组与模型提取结果之间的实体冲突，放任冲突结果会造成识别结果的冗余与误差，因此，在不能合理解决冲突的情况下，现有的命名实体识别方法会存在一定的误差。

发明内容

本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中命名实体识别方法的结果存在冲突，且冲突会导致结果的冗余与误差的缺陷，提供一种可配置化的命名实体识别技术，大幅度提升了命名实体识别应用于不同场景时的便捷性。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：

本发明提供一种多轮对话机器人的命名实体识别方法，包括以下步骤：

识别输入的文本信息，轮询每个正则规则组，将所述正则规则组于所述文本信息中识别得到的实体置于正例集合；

识别输入的文本信息，轮询每个负正则规则组，将所述负正则规则组于所述文本信息中识别得到的实体置于负例集合；

对比负例集合与正例集合中的实体以得到冲突实体；

滤除所述正例集合中的所述冲突实体以得到目标实体集合。

较佳地，所述正则规则组与所述负正则规则组均设置有正向词典与负向词典，所述轮询每个正则规则组，将所述正则规则组于所述文本信息中识别得到的实体置于正例集合的步骤包括：

将所述文本信息中既符合所述正则规则组的规则且被所述正则规则组的正向词典包含的词语放入第一正向集合；

将所述文本信息中既符合所述正则规则组的规则且被所述正则规则组的负向词典包含的词语放入第一负向集合；

对比所述第一正向集合与所述第一负向集合覆盖的词语以得到冲突词语；

滤除第一正向集合中的所述冲突词语，并将第一正向集合中剩余的词语作为实体置于正例集合；

和/或，

所述轮询每个负正则规则组，将所述负正则规则组于所述文本信息中识别得到的实体置于负例集合的步骤包括：

将所述文本信息中既符合所述负正则规则组的规则、又被所述负正则规则组的正向词典包含的词语放入第二正向集合；

将所述文本信息中既符合所述负正则规则组的规则、又被所述负正则规则组的负向词典包含的词语放入第二负向集合；

对比所述第二正向集合与所述第二负向集合覆盖的词语以得到冲突词语；