[发明专利]可自我更新的语义理解系统与方法在审
| 申请号： | 201710358502.5 | 申请日： | 2017-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN107015969A | 公开（公告）日： | 2017-08-04 |
| 发明（设计）人： | 尹娟;高岚;李足红 | 申请（专利权）人： | 四川长虹电器股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27 |
| 代理公司： | 四川省成都市天策商标专利事务所51213 | 代理人： | 谭德兵,刘渝 |
| 地址： | 621000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种可自我更新的语义理解系统与方法，理解语音识别引擎转换得到的语句，通过所述句法分析模型解析所述语句的语法成分，并理出各成分之间的关系，忽略所述语句中不重要的词语，保留所述语句中重要的词语，通过所述词向量模型将所述重要的词语转换为第三方应用或执行设备本身能识别的标准词；读取数据库中的失败语句，搜索与所述失败语句有关的网页，获取网页中相关的文字，作为更新语料，将更新语料添加到原语料中，并重新训练所述在线语义理解引擎。本发明增强语义理解的准确性和泛化能力，以及通过离线自更新系统达到自动更新目的。 | ||
| 搜索关键词： | 自我 更新 语义 理解 系统 方法 | ||
【主权项】：
一种可自我更新的语义理解系统，其特征在于包括：在线语义理解引擎，用于理解语音识别引擎转换得到的语句，所述在线语义理解引擎包括句法分析模型和词向量模型，通过所述句法分析模型解析所述语句的语法成分以及各成分之间的关系，忽略所述语句中不重要的词语，保留所述语句中重要的词语，通过所述词向量模型将所述重要的词语转换为第三方应用或执行设备本身能识别的标准词；离线自更新系统，用于读取数据库中的失败语句，搜索与所述失败语句有关的网页，获取网页中相关的文字作为更新语料，将更新语料添加到原语料中，并重新训练句法分析和词向量模型，供所述在线语义理解引擎使用。
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