[发明专利]基于Rasa_Nlu框架提高实体识别率的方法、装置、系统和存储介质在审
| 申请号： | 201910923027.0 | 申请日： | 2019-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN110704623A | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 冯海洪;毛德平;王康 | 申请（专利权）人： | 安徽咪鼠科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/36;G06F40/295 |
| 代理公司： | 53113 昆明合众智信知识产权事务所 | 代理人： | 叶春娜 |
| 地址： | 230088 安徽省合肥市高新区习友路33*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于Rasa_Nlu框架提高实体识别率的方法、装置、系统和存储介质，该方法包括：首先，输入语音并使用jieba分词；然后获取语料并进行预处理；接下来，进行MITIE模型训练，采用MITIE中wordrep这一个工具进行模型训练，得到数据集；最后，构建Rasa_Nlu语料和模型，用于进行意图识别和实体识别，获取用户的意图，本发明运用当下最新的人工智能领域的自然语言处理技术，能精确的解析用户的意图，并且本发明计算机场景下基于Rasa_Nlu框架的方法可以提高实体识别率，解决现行方法实体识别率低下的问题，为人们提供了很大的便利。 | ||
| 搜索关键词： | 实体识别 模型训练 语料 自然语言处理技术 预处理 人工智能领域 数据处理领域 存储介质 输入语音 意图识别 数据集 分词 构建 解析 场景 计算机 便利 | ||
【主权项】：
1.一种基于Rasa_Nlu框架提高实体识别率的方法，其特征在于包括以下步骤：/n步骤S1：语音输入并使用jieba分词；/n步骤S2：语料获取及预处理；/n步骤S3：MITIE模型训练，采用MITIE中wordrep这一个工具进行模型训练，得到数据集；/n步骤S4：构建Rasa_Nlu语料和模型，用于进行意图识别和实体识别；/n步骤S5：获取用户的意图。/n
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