语义识别方法及设备技术

本发明专利技术实施例提供一种语义识别方法及设备，该方法包括通过NLP技术对当前询问信息进行处理，获得第一NLP结果；其中所述第一NLP结果包括类型、关键词与动作；判断前一询问信息的第二NLP结果是否存在有实际意义的回答语句；若存在有实际意义的回答语句，则根据所述第一NLP结果与所述第二NLP结果，进行替换操作或补位操作，得到第三NLP结果；根据所述第三NLP结果获得对应的回答语句。本发明专利技术实施例基于上下文语义生成的识别结果，能够更加准确的解释用户的语义，适应人与人沟通中的说话习惯(例如代词的使用，缩略句的使用等)，以便于在人机对话过程中，向用户提供正确的反馈，提高用户体验。

Semantic Recognition Method and Equipment

【技术实现步骤摘要】
语义识别方法及设备
本专利技术实施例涉及人工智能
，尤其涉及一种语义识别方法及设备。
技术介绍
语义识别是人工智能的一个分支，语义识别技术可以分析网页、文件、邮件、音频、论坛、社交媒体中的大亮数据，应用领域广泛，既可以直接应用与医疗、教育、金融等行业。也可以通过技术接口应用于所有智能语音交互场景，如智能家居、车载语音、可穿戴设备、VR、机器人等，从交互的方式上，也可以分为：事实问答、知识检索、分类问题等。智能语音交互被看做未来人工智能技术中最值得期待的应用场景。现有的基于上下文的语义识别方案中，识别天气询问的固定句式，若后续出现时间或城市名，则生成该时间或该城市对应的天气信息。然而，上述方案中场景单一且问句模式固定缺少灵活性，不能适应人的说话习惯(例如代词的使用，缩略句的使用等)。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种语义识别方法及设备，以提高语义识别的灵活性，适应人的说话习惯。第一方面，本专利技术实施例提供一种语义识别方法，包括：通过NLP技术对当前询问信息进行处理，获得第一NLP结果；其中所述第一NLP结果包括类型、关键词与动作；判断前一询问信息的第二NLP结果是否存在有实际意义的回答语句；若存在有实际意义的回答语句，则根据所述第一NLP结果与所述第二NLP结果，进行替换操作或补位操作，得到第三NLP结果；根据所述第三NLP结果获得对应的回答语句。在一种可能的设计中，所述根据所述第一NLP结果与所述第二NLP结果，进行替换操作或补位操作，包括：根据所述第一NLP结果，判断当前询问信息中是否存在指向性代词或仅存在名词；若仅存在名词，则根据所述第一NLP结果与所述第二NLP结果，进行替换操作；若存在指向性代词，则根据所述第一NLP结果，判断所述第一NLP结果中的类型与动作是否均已定义；若均已定义，则根据所述第一NLP结果与所述第二NLP结果，进行补位操作。在一种可能的设计中，所述根据所述第一NLP结果，判断当前询问信息中是否仅存在名词之前，还包括：判断所述第一NLP结果中关键词的类型与所述第二NLP结果中关键词的类型是否相同；所述根据所述第一NLP结果，判断当前询问信息中是否仅存在名词，包括：若所述第一NLP结果与所述第二NLP结果中关键词的类型相同，则根据所述第一NLP结果，判断当前询问信息中是否仅存在名词。在一种可能的设计中，所述根据所述第一NLP结果与所述第二NLP结果，进行替换操作，包括：将所述第二NLP结果中的关键词替换为所述第一NLP结果中的关键词。在一种可能的设计中，所述根据所述第一NLP结果，判断当前询问信息中是否存在指向性代词，包括：判断所述第一NLP结果中的关键词是否为指向性代词，若是，则判定当前询问信息中存在指向性代词。在一种可能的设计中，所述根据所述第一NLP结果与所述第二NLP结果，进行补位操作，包括：根据所述第二NLP结果对应的回答语句，获得与所述第一NLP结果中的关键词对应的内容；删除所述第一NLP结果中的关键词，并将所述内容补位到所述第一NLP结果的关键词处。在一种可能的设计中，其特征在于，所述判断前一询问信息的第二NLP结果是否存在有实际意义的回答语句之后，还包括：若不存在有实际意义的回答语句，则根据所述第一NLP结果获得对应的回答语句。第二方面，本专利技术实施例提供一种语义识别设备，包括：处理模块，用于通过NLP技术对当前询问信息进行处理，获得第一NLP结果；其中所述第一NLP结果包括类型、关键词与动作；判断模块，用于判断前一询问信息的第二NLP结果是否存在有实际意义的回答语句；操作模块，用于若存在有实际意义的回答语句，则根据所述第一NLP结果与所述第二NLP结果，进行替换操作或补位操作，得到第三NLP结果；反馈模块，用于根据所述第三NLP结果获得对应的回答语句。在一种可能的设计中，所述操作模块包括：判断单元，用于若存在有实际意义的回答语句，根据所述第一NLP结果，判断当前询问信息中是否存在指向性代词或仅存在名词；替换操作单元，用于若仅存在名词，则根据所述第一NLP结果与所述第二NLP结果，进行替换操作；补位操作单元，用于若存在指向性代词，则根据所述第一NLP结果，判断所述第一NLP结果中的类型与动作是否均已定义；若均已定义，则根据所述第一NLP结果与所述第二NLP结果，进行补位操作。在一种可能的设计中，所述判断单元具体用于：判断所述第一NLP结果中关键词的类型与所述第二NLP结果中关键词的类型是否相同；若相同，则判断当前询问信息是否仅存在名词。在一种可能的设计中，所述替换操作单元，具体用于：将所述第二NLP结果中的关键词替换为所述第一NLP结果中的关键词，得到所述第三NLP结果，并根据所述第三NLP结果获得对应的回答语句。在一种可能的设计中，所述判断单元具体用于：判断所述第一NLP结果中的关键词是否为指向性代词，若是，则判定当前询问信息中存在指向性代词。在一种可能的设计中，所述补位操作单元具体用于：根据所述第二NLP结果对应的回答语句，获得与所述第一NLP结果中的关键词对应的内容；删除所述第一NLP结果中的关键词，并将所述内容补位到所述第一NLP结果的关键词处。在一种可能的设计中，所述反馈模块还用于若所述第二NLP结果不存在有实际意义的回答语句，则根据所述第一NLP结果获得对应的回答语句。第三方面，本专利技术实施例提供一种语义识别设备，包括：至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的方法。第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的方法。本实施例提供的语义识别方法及设备，该方法通过采用NLP技术对当前询问信息进行处理，并生成第一NLP结果；其中所述第一NLP结果包括类型、关键词与动作；判断前一询问信息对应的第二NLP结果是否存在有实际意义的回答语句；若存在有实际意义的回答语句，则根据所述第一NLP结果与所述第二NLP结果通过替换操作或补位操作生成所述当前询问信息的最终识别结果。本实施例基于上下文语义生成的识别结果，能够更加准确的解释用户的语义，适应人与人沟通中的说话习惯(例如代词的使用，缩略句的使用等)，以便于在人机对话过程中，向用户提供正确的反馈，提高用户体验。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术一实施例提供的人机语音交互系统的架构示意图；图2为本专利技术又一实施例提供的语义识别设备的结构示意图；图3为本专利技术再一实施例提供的语义识别方法的流程示意图；图4为本专利技术另一实施例提供的语义识别设备的结构示意图；图5为本专利技术再一实施例提供的语义识别方法的流程示意图；图6为本专利技术另一实施例提供的语义识别设备的结构示意图；图7为本专利技术再一实施例提供的语义识别设备的结构示意图；图8为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种语义识别方法，其特征在于，包括：通过自然语言处理NLP技术对当前询问信息进行处理，获得第一NLP结果；其中所述第一NLP结果包括类型、关键词与动作；判断前一询问信息的第二NLP结果是否存在有实际意义的回答语句；若存在有实际意义的回答语句，则根据所述第一NLP结果与所述第二NLP结果，进行替换操作或补位操作，得到第三NLP结果；根据所述第三NLP结果获得对应的回答语句。

【技术特征摘要】
1.一种语义识别方法，其特征在于，包括：通过自然语言处理NLP技术对当前询问信息进行处理，获得第一NLP结果；其中所述第一NLP结果包括类型、关键词与动作；判断前一询问信息的第二NLP结果是否存在有实际意义的回答语句；若存在有实际意义的回答语句，则根据所述第一NLP结果与所述第二NLP结果，进行替换操作或补位操作，得到第三NLP结果；根据所述第三NLP结果获得对应的回答语句。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一NLP结果与所述第二NLP结果，进行替换操作或补位操作，包括：根据所述第一NLP结果，判断当前询问信息中是否存在指向性代词或仅存在名词；若仅存在名词，则根据所述第一NLP结果与所述第二NLP结果，进行替换操作；若存在指向性代词，则根据所述第一NLP结果，判断所述第一NLP结果中的类型与动作是否均已定义；若均已定义，则根据所述第一NLP结果与所述第二NLP结果，进行补位操作。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一NLP结果，判断当前询问信息中是否仅存在名词之前，还包括：判断所述第一NLP结果中关键词的类型与所述第二NLP结果中关键词的类型是否相同；所述根据所述第一NLP结果，判断当前询问信息中是否仅存在名词，包括：若所述第一NLP结果与所述第二NLP结果中关键词的类型相同，则根据所述第一NLP结果，判断当前询问信息中是否仅存在名词。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一NLP结果与所述第二NLP结果，进行替换操作，包括：将所述第二NLP结果中的关键词替换为所述第一NLP结果中的关键词。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一NLP结果，判断当前询问信息中是否存在指向性代词，包括：判断所述第一NLP结果中的关键词是否为指向性代词，若是，则判定当前询问信息中存在指向性代词。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一NLP结果与所述第二NLP结果，进行补位操作，包括：根据所述第二NLP结果对应的回答语句，获得与所述第一NLP结果中的关键词对应的内容；删除所述第一NLP结果中的关键词，并将所述内容补位到所述第一NLP结果的关键词处。7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述判断前一询问信息的第二NLP结果是否存在有实际意义的回答语句之后，还包括：若不存在有实际意义的回答语句，则根据所述第一NLP结果获得对应的回答语句。8.一种语义识别设备，其特征在于，包括：处理模块，用于通过自然语言处理NLP技术对当前询...

【专利技术属性】
技术研发人员：于盛进，尹健刚，揭朋朋，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11