语义识别模型训练方法、识别方法、电子设备、存储介质与流程

文档序号:24749529发布日期:2021-04-20 23:26阅读:来源:国知局

技术特征:
1.一种语义识别模型的训练方法,其特征在于,建立预置数据库,所述预置数据库包括多个预置问题;利用所述预置问题对初始模型进行训练,以得到初始语义模型;将所述初始语义模型与语言模型进行拼接,以得到所述语义识别模型;其中,所述语言模型用于识别文本中字与字之间的语言学关系;所述初始语义模型用于识别所述文本中字或词在所述文本中的语义含义。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用所述预置问题对初始模型进行训练,以得到初始语义模型包括:对多个所述预置问题的相似度进行标注,得到多个所述预置问题的相似度结果;基于多个所述预置问题的相似度结果对所述初始模型进行训练,得到所述初始语义模型。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对多个所述预置问题的相似度进行标注,得到多个所述预制问题的相似度结果包括:对至少两个所述预置问题的相似度进行标注,若至少两个所述预置问题的相似度大于相似度阈值,则用第一数据进行标注,若至少两个所述预置问题的相似度小于相似度阈值,则用第二数据进行标注。4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于多个所述预置问题的相似度结果对所述初始模型进行训练,得到所述初始语义模型包括:获取所述预置问题的文本信息以及所述预置问题的分词词性信息;对所述预置问题的分词词性信息中相同的部分设置掩码标记,得到第一输出矩阵;和/或,对所述预置问题的文本信息中相同的部分设置掩码标记,以得到第二输出矩阵;和/或,对所述预置问题的文本信息中不同的部分以及所述预置问题的分词词性信息中不同的部分设置掩码标记,以得到第三输出矩阵;将所述第一输出矩阵、第二输出矩阵、第三输出矩阵、所述预置问题的文本信息以及所述预置问题的分词词性信息进行拼接,以得到第四输出矩阵;基于所述多个预置问题的相似度结果利用所述第四输出矩阵对所述初始模型进行有监督训练训练,以得到所述初始语义模型。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述建立预置数据库包括:获取预置问题,基于所述预置问题向用户发送答案信息;获取用户的反馈信息,以判断所述答案信息是否符合用户预期;若所述答案信息不符合用户预期,则将所述预置问题以及对应的答案信息进行保存,以形成所述预置数据库。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述获取预置问题,基于所述预置问题向用户发送答案信息之前包括:判断所述预置数据库中是否保存有所述预置问题对应的答案信息;若否,则将所述预置问题下发至用户,并收集用户对于所述预置问题的答案信息,将所述预置问题以及所述答案信息保存至所述预置数据库。7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述获取用户的反馈信息,以判断所述答案信息是否符合用户预期包括:
若所述答案信息满足用户的预期,则对所述预置问题以及所述答案信息进行加权,并保存至所述预置数据库中。8.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述获取预置问题,基于所述预置问题向用户发送答案信息包括:比较所述预置问题与所述预置数据库中存储的预置问题的相似度;若相似度结果超过阈值,则将所述预置数据库中存储的预置问题以及其对应的答案信息反馈至用户。9.一种语义识别方法,其特征在于,包括:获取用户的请求问题;利用语义识别模型对用户的请求问题进行语义识别,以得到所述请求问题的含义,并利用所述请求问题的含义将所述请求问题与预置数据库中的预置问题进行相似度比较;其中,所述语义识别模型通过上述权利要求1~8任一种方式训练所得;若所述请求问题与所述预置数据库中的预置问题的相似度大于预设值,则将所述预置问题以及所述预置问题对应的答案信息反馈至用户。10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述若所述请求问题与所述预置数据库中的预置问题的相似度大于预设值,则将所述预置问题以及所述预置问题对应的答案信息反馈至用户之后包括:收集多个所述请求问题,并将多个所述请求问题按照目标任务的类型进行分类,以得到不同的目标任务的请求问题;利用各个不同的目标任务的所述请求问题分别对所述语义识别模型进行训练,以得到各个不同的目标任务对应的语义识别模型。11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述目标任务包括:相似度比较、意图识别、语义抽槽中任一种。12.一种电子设备,其特征在于,包括:存储器和处理器,其中,所述存储器存储有程序指令,所述处理器从所述存储器调取所述程序指令以执行如权利要求1

8任一项所述的语义识别模型的训练方法以及权利要求9

11任一项所述的语义识别方法。13.一种计算机可读存储介质,其特征在于,存储有程序文件,所述程序文件能够被执行以实现如权利要求1

8任一项所述的语义识别模型的训练方法以及权利要求9

11任一项所述的语义识别方法。
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