用于识别词槽的方法、装置、设备以及存储介质与流程

文档序号:22248044发布日期:2020-09-18 12:17阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种用于识别词槽的方法,包括:

接收目标语句;

根据所述目标语句以及预先设置的实体集合,确定所述目标语句的第一词槽识别结果;

根据所述目标语句以及预先训练的词槽识别模型,确定所述目标语句的第二词槽识别结果,所述词槽识别模型用于表征语句与词槽识别结果的对应关系;

根据所述第一词槽识别结果以及所述第二词槽识别结果,确定目标词槽识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述根据所述目标语句以及预先设置的实体集合,确定所述目标语句的第一词槽识别结果,包括:

确定所述目标语句中的实体提及;

响应于确定所述实体集合中包括所述实体提及,将所述实体提及作为所述第一词槽识别结果。

3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述实体集合包括多个实体子集合,单个实体子集合中的实体对应同一用户标识;以及

所述响应于确定所述实体集合中包括所述实体提及,将所述实体提及作为所述第一词槽识别结果,包括:

确定所述目标语句对应的目标用户标识;

响应于确定所述目标用户标识对应的实体子集合中包括所述实体提及,将所述实体提及作为所述第一词槽识别结果。

4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述根据所述第一词槽识别结果以及所述第二词槽识别结果,确定目标词槽识别结果,包括:

响应于确定所述第一词槽识别结果与所述第二词槽识别结果不重叠,将所述第一词槽识别结果作为所述目标词槽识别结果。

5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一词槽识别结果包括至少一个词语,所述第二词槽识别结果包括至少一个词语;以及

所述根据所述第一词槽识别结果以及所述第二词槽识别结果,确定目标词槽识别结果,包括:

响应于确定所述第一词槽识别结果与所述第二词槽识别结果重叠,确定所述重叠部分对应的两个词语;

将所述两个词语中字数多的一者作为目标词语;

根据得到的至少一个目标词语,确定目标词槽识别结果。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其中,所述方法还包括:

接收实体更新请求,所述实体更新请求包括更新实体;

将所述更新实体即时同步到所述实体集合。

7.一种用于识别词槽的装置,包括:

目标语句接收单元,被配置成接收目标语句;

第一词槽识别单元,被配置成根据所述目标语句以及预先设置的实体集合,确定所述目标语句的第一词槽识别结果;

第二词槽识别单元,被配置成根据所述目标语句以及预先训练的词槽识别模型,确定所述目标语句的第二词槽识别结果,所述词槽识别模型用于表征语句与词槽识别结果的对应关系;

识别结果确定单元,被配置成根据所述第一词槽识别结果以及所述第二词槽识别结果,确定目标词槽识别结果。

8.根据权利要求7所述的装置,其中,所述第一词槽识别单元包括:

实体提及确定模块,被配置成确定所述目标语句中的实体提及;

第一词槽识别模块,被配置成响应于确定所述实体集合中包括所述实体提及,将所述实体提及作为所述第一词槽识别结果。

9.根据权利要求8所述的装置,其中,所述实体集合包括多个实体子集合,单个实体子集合中的实体对应同一用户标识;以及

所述第一词槽识别模块进一步被配置成:

确定所述目标语句对应的目标用户标识;

响应于确定所述目标用户标识对应的实体子集合中包括所述实体提及,将所述实体提及作为所述第一词槽识别结果。

10.据权利要求7所述的装置,其中,所述识别结果确定单元进一步被配置成:

响应于确定所述第一词槽识别结果与所述第二词槽识别结果不重叠,将所述第一词槽识别结果作为所述目标词槽识别结果。

11.据权利要求7所述的装置,其中,所述第一词槽识别结果包括至少一个词语,所述第二词槽识别结果包括至少一个词语;以及

所述识别结果确定单元进一步被配置成:

响应于确定所述第一词槽识别结果与所述第二词槽识别结果重叠,确定所述重叠部分对应的两个词语;

将所述两个词语中字数多的一者作为目标词语;

根据得到的至少一个目标词语,确定目标词槽识别结果。

12.据权利要求7-11任一项所述的装置,其中,所述装置还包括即时同步单元,被配置成:

接收实体更新请求,所述实体更新请求包括更新实体;

将所述更新实体即时同步到所述实体集合。

13.一种用于识别词槽的电子设备,包括:

至少一个处理器;以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的方法。

14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-6中任一项所述的方法。


技术总结
本申请公开了用于识别词槽的方法、装置、设备以及存储介质,涉及自然语言处理、深度学习技术领域。具体实现方案为:接收目标语句;根据目标语句以及预先设置的实体集合,确定目标语句的第一词槽识别结果;根据目标语句以及预先训练的词槽识别模型,确定目标语句的第二词槽识别结果,词槽识别模型用于表征语句与词槽识别结果的对应关系;根据第一词槽识别结果以及第二词槽识别结果,确定目标词槽识别结果。本实现方式能够即时对识别用户设置的新的实体词,无需收集大量数据,无需训练模型,无需进行模型效果优化,即可识别用户个性化的新词,具有即时、准确、易用的特性。

技术研发人员:丁鑫哲;孙辉丰;孙叔琦;孙珂;李婷婷
受保护的技术使用者:北京百度网讯科技有限公司
技术研发日:2020.06.10
技术公布日:2020.09.18
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