基于人工智能的语义判定处理方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于人工智能的语义判定处理方法和装置，其中，方法包括：对待处理的输入信息进行切词处理，提取一个或多个文本特征；根据预先训练的语义识别模型对文本特征进行分类处理，获取与文本特征对应的语义置信度；若语义置信度小于预设阈值，则确定输入信息不具有语义文本。该方法根据待处理输入信息的文本特征对待处理信息进行处理，提高了语义识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信息处理
，尤其涉及一种基于人工智能的语义判定处理方法和装置。
技术介绍
人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。随着互联网技术的发展，语义识别越来越广泛的被应用于各个应用场景中，比如，在导航应用程序中，可通过对用户输入的语音进行语义识别，以为用户提供导航服务等。其中，在对待解析的文本等信息进行语义识别时，为了提高识别效率，将不具有语义的信息单独处理，对包含明确的信息进行语义解析处理。然而相关技术中，在对待解析的文本等信息进行语义识别时，可能会产生误判，比如会将一些指令型文本误判为无语义文本等，语义判定不准确。
技术实现思路
本专利技术的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种基于人工智能的语义判定处理方法，该方法根据待处理输入信息的文本特征对待处理信息进行处理，提高了语义识别的准确率。本专利技术的第二个目的在于提出一种基于人工智能的语义判定处理装置。本专利技术的第三个目的在于提出另一种基于人工智能的语义判定处理装置。本专利技术的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。本专利技术的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。为了实现上述目的，本专利技术第一方面实施例提出了一种基于人工智能的语义判定处理方法，包括以下步骤：对待处理的输入信息进行切词处理，提取一个或多个文本特征；根据预先训练的语义识别模型对所述文本特征进行分类处理，获取与所述文本特征对应的语义置信度；若所述语义置信度小于预设阈值，则确定所述输入信息不具有语义文本。本专利技术实施例的基于人工智能的语义判定处理方法，对待处理的输入信息进行切词处理，提取一个或多个文本特征，并根据预先训练的语义识别模型对文本特征进行分类处理，获取与文本特征对应的语义置信度，从而若语义置信度小于预设阈值，则确定输入信息不具有语义文本。由此，根据待处理输入信息的文本特征对待处理信息进行处理，提高了语义识别的准确率。另外，本专利技术实施例的基于人工智能的语义判定处理方法，还具有如下附加的技术特征：在本专利技术的一个实施例中，还包括：若所述语义置信度大于等于预设阈值，则确定所述输入信息具有语义文本。在本专利技术的一个实施例中，在所述对待处理的输入信息进行切词处理，提取一个或多个文本特征之前，还包括：将所述输入信息与预设的语义特征库进行匹配；如果所述输入信息与预设的语义特征库匹配失败，则对所述输入信息进行切词处理。在本专利技术的一个实施例中，在所述将所述输入信息与预设的语义特征库进行匹配之后，还包括：如果所述输入信息与预设的语义特征库匹配成功，根据所述语义特征库的类型确定所述输入信息是否具有语义文本。在本专利技术的一个实施例中，所述如果所述输入信息与预设的语义特征库匹配成功，根据所述语义特征库的类型确定所述输入信息是否具有语义文本，包括以下至少之一：若所述语义特征库包含指令模板，如果所述输入信息与所述指令模板匹配成功，则确定所述输入信息包含语义文本；若所述语义特征库包含闲聊语料模板，如果所述输入信息与所述闲聊语料模板匹配成功，则确定所述输入信息包含无语义文本；若所述语义特征库包含无语义文本的黑名单信息，如果所述输入信息与所述黑名单信息匹配成功，则确定所述输入信息包含无语义文本；若所述语义特征库包含具有语义文本的白名单信息，如果所述输入信息与所述白名单信息匹配成功，则确定所述输入信息包含语义文本。为了实现上述目的，本专利技术第二方面实施例提出了一种基于人工智能的语义判定处理装置，包括：第一处理模块，用于对待处理的输入信息进行切词处理；提取模块，用于提取一个或多个文本特征；第二处理模块，用于根据预先训练的语义识别模型对所述文本特征进行分类处理；获取模块，用于获取与所述文本特征对应的语义置信度；第一确定模块，用于在所述语义置信度小于预设阈值时，确定所述输入信息不具有语义文本。本专利技术实施例的基于人工智能的语义判定处理装置，对待处理的输入信息进行切词处理，提取一个或多个文本特征，并根据预先训练的语义识别模型对文本特征进行分类处理，获取与文本特征对应的语义置信度，从而若语义置信度小于预设阈值，则确定输入信息不具有语义文本。由此，根据待处理输入信息的文本特征对待处理信息进行处理，提高了语义识别的准确率。另外，本专利技术实施例的基于人工智能的语义判定处理装置，还具有如下附加的技术特征：在本专利技术的一个实施例中，所述第一确定模块还用于：在所述语义置信度大于等于预设阈值时，确定所述输入信息具有语义文本。在本专利技术的一个实施例中，还包括：匹配模块，用于将所述输入信息与预设的语义特征库进行匹配；所述第一处理模块，用于在所述输入信息与预设的语义特征库匹配失败时，对所述输入信息进行切词处理。在本专利技术的一个实施例中，还包括：第二确定模块，用于在所述输入信息与预设的语义特征库匹配成功时，根据所述语义特征库的类型确定所述输入信息是否具有语义文本。在本专利技术的一个实施例中，所述第二确定模块用于：若所述语义特征库包含指令模板，在所述输入信息与所述指令模板匹配成功时，确定所述输入信息包含语义文本；若所述语义特征库包含闲聊语料模板，在所述输入信息与所述闲聊语料模板匹配成功时，确定所述输入信息包含无语义文本；若所述语义特征库包含无语义文本的黑名单信息，在所述输入信息与所述黑名单信息匹配成功时，确定所述输入信息包含无语义文本；若所述语义特征库包含具有语义文本的白名单信息，在所述输入信息与所述白名单信息匹配成功时，确定所述输入信息包含语义文本。为了实现上述目的，本专利技术第三方面实施例提出了另一种基于人工智能的语义判定处理装置，其特征在于，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：对待处理的输入信息进行切词处理，提取一个或多个文本特征；根据预先训练的语义识别模型对所述文本特征进行分类处理，获取与所述文本特征对应的语义置信度；若所述语义置信度小于预设阈值，则确定所述输入信息不具有语义文本。为了实现上述目的，本专利技术第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器被执行时，使得移动终端能够执行一种基于人工智能的语义判定处理方法，所述方法包括：对待处理的输入信息进行切词处理，提取一个或多个文本特征；根据预先训练的语义识别模型对所述文本特征进行分类处理，获取与所述文本特征对应的语义置信度；若所述语义置信度小于预设阈值，则确定所述输入信息不具有语义文本。为了实现上述目的，本专利技术第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行一种基于人工智能的语义判定处理方法，所述方法包括：对待处理的输入信息进行切词处理，提取一个或多个文本特征；根据预先训练的语义识别模型对所述文本特征进行分类处理，获取与所述文本特征对应的语义置信度；若所述语义置信度小于预设阈值，则确定所述输入信息不具有语义文本。本专利技术附加的方面和优点将在下面本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于人工智能的语义判定处理方法，其特征在于，包括以下步骤：对待处理的输入信息进行切词处理，提取一个或多个文本特征；根据预先训练的语义识别模型对所述文本特征进行分类处理，获取与所述文本特征对应的语义置信度；若所述语义置信度小于预设阈值，则确定所述输入信息不具有语义文本。

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的语义判定处理方法，其特征在于，包括以下步骤：对待处理的输入信息进行切词处理，提取一个或多个文本特征；根据预先训练的语义识别模型对所述文本特征进行分类处理，获取与所述文本特征对应的语义置信度；若所述语义置信度小于预设阈值，则确定所述输入信息不具有语义文本。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：若所述语义置信度大于等于预设阈值，则确定所述输入信息具有语义文本。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述对待处理的输入信息进行切词处理，提取一个或多个文本特征之前，还包括：将所述输入信息与预设的语义特征库进行匹配；如果所述输入信息与预设的语义特征库匹配失败，则对所述输入信息进行切词处理。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述将所述输入信息与预设的语义特征库进行匹配之后，还包括：如果所述输入信息与预设的语义特征库匹配成功，根据所述语义特征库的类型确定所述输入信息是否具有语义文本。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述如果所述输入信息与预设的语义特征库匹配成功，根据所述语义特征库的类型确定所述输入信息是否具有语义文本，包括以下至少之一：若所述语义特征库包含指令模板，如果所述输入信息与所述指令模板匹配成功，则确定所述输入信息包含语义文本；若所述语义特征库包含闲聊语料模板，如果所述输入信息与所述闲聊语料模板匹配成功，则确定所述输入信息包含无语义文本；若所述语义特征库包含无语义文本的黑名单信息，如果所述输入信息与所述黑名单信息匹配成功，则确定所述输入信息包含无语义文本；若所述语义特征库包含具有语义文本的白名单信息，如果所述输入信息与所述白名单信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡泽进，姚树杰，
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