[发明专利]用于处理文本的神经网络的训练方法和处理文本的方法

说明书

本公开提供了一种用于处理文本的神经网络的训练方法和处理文本的方法，涉及人工智能领域，具体涉及机器学习技术、自然语言处理技术和深度学习技术。训练方法包括：确定样本文本中的第一情感词及其真实从属关系和与第一情感词的情感类别不同的至少一个第二情感词及其各自的真实从属关系；基于第一情感词和样本文本确定对应的综合特征向量；基于每个第二情感词和样本文本确定对应的综合特征向量；基于与第一情感词对应的综合特征向量和至少一个第二情感词各自对应的综合特征向量得到第一情感词的预测从属关系和至少一个第二情感词各自的预测从属关系；基于第一情感词和至少一个第二情感词各自的预测从属关系和真实从属关系训练神经网络。

技术领域

本公开涉及人工智能领域，具体涉及机器学习技术、自然语言处理技术、对话系统技术和深度学习技术，特别涉及一种用于处理文本的神经网络的训练方法、利用神经网络处理文本的方法、用于处理文本的神经网络的训练装置、利用神经网络处理文本的装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术；人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。

随着智能客服的发展，智能客服为了更好的完成用户任务以及提供更加便捷舒适的服务，具备识别用户情绪的能力成为智能客服进一步发展至关重要的一环。在智能客服多轮对话中识别用户的情绪，一方面可以安抚用户，感知用户情绪，及时完成用户任务，提升服务的满意度；另一方面可以及时感知用户反馈，得到用户对当前智能客服的舆情，对智能客服系统的迭代指明方向。

在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。

发明内容

本公开提供了一种用于处理文本的神经网络的训练方法、利用神经网络处理文本的方法、用于处理文本的神经网络的训练装置、利用神经网络处理文本的装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种用于处理文本的神经网络的训练方法，包括：确定样本文本中的第一情感词和第一情感词的真实从属关系，第一情感词的真实从属关系指示第一情感词属于样本文本；确定至少一个第二情感词和至少一个第二情感词各自的真实从属关系，其中，至少一个第二情感词中的每一个第二情感词的情感类别均与第一情感词的情感类别不同，并且至少一个第二情感词各自的真实从属关系指示对应的第二情感词不属于样本文本；利用神经网络基于第一情感词和样本文本，确定与第一情感词对应的综合特征向量；针对至少一个第二情感词中的每一个第二情感词，利用神经网络基于该第二情感词和样本文本，确定与该第二情感词对应的综合特征向量；基于与第一情感词对应的综合特征向量和至少一个第二情感词各自对应的综合特征向量，得到第一情感词的预测从属关系和至少一个第二情感词各自的预测从属关系，预测从属关系指示对应的情感词是否属于样本文本的预测结果；以及基于第一情感词的预测从属关系和真实从属关系、至少一个第二情感词各自的预测从属关系和真实从属关系调整神经网络的参数，以得到训练后的神经网络。

根据本公开的另一方面，提供了一种利用神经网络处理文本的方法，包括：将待处理文本输入利用根据上述方法训练得到的神经网络，以得到文本处理结果。