[发明专利]自然语言理解方法及系统在审
| 申请号： | 201810224982.0 | 申请日： | 2018-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN108491386A | 公开（公告）日： | 2018-09-04 |
| 发明（设计）人： | 鞠剑勋;刘浪 | 申请（专利权）人： | 上海携程国际旅行社有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06N99/00 |
| 代理公司： | 上海弼兴律师事务所 31283 | 代理人： | 薛琦;李梦男 |
| 地址： | 200335 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种自然语言理解方法及系统。自然语言理解方法包括以下步骤：S1、构建深度学习联合模型；所述深度学习联合模型的输入参数为语句的词向量，输出参数为语句的关键词向量和意图向量；S2、获取待理解语句，对所述待理解语句进行分词处理得到词向量；S3、将所述词向量输入所述深度学习联合模型，计算所述待理解语句的关键词向量和意图向量。本发明使用深度学习联合模型实现了自然语言理解，使得自然语言理解的准确率得到了大幅提升。 | ||
| 搜索关键词： | 自然语言理解 语句 词向量 关键词向量 向量 联合 学习 分词处理 模型实现 输出参数 输入参数 准确率 构建 | ||
【主权项】：
1.一种自然语言理解方法，其特征在于，所述自然语言理解方法包括以下步骤：S1、构建深度学习联合模型；所述深度学习联合模型的输入参数为语句的词向量，输出参数为语句的关键词向量和意图向量；S2、获取待理解语句，对所述待理解语句进行分词处理得到词向量；S3、将所述词向量输入所述深度学习联合模型，计算所述待理解语句的关键词向量和意图向量。
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