【技术实现步骤摘要】
语义理解方法、装置、电子设备和存储介质
本专利技术涉及自然语言处理
，尤其涉及一种语义理解方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
随着人工智能技术的迅猛发展，以智能语音交互为核心的人机交互系统的应用越来越广泛，例如，智能家居、智能客服、聊天机器人、早教机器人等。要实现人机交互，机器需要对用户输入的语料进行语义理解。语义理解是指，机器依据用户给出的自然语言，理解出用户的意图，进一步的，还可以做出相应的操作。然而，由于人类语言具有多样性和复杂性，针对于一种意图的语言表达可能有多种形式。现有的语义理解技术尚无法准确理解不同语言表达形式下的语义。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种语义理解方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有的语义理解准确度低的问题。第一方面，本专利技术实施例提供一种语义理解方法，包括：确定待理解文本；将所述待理解文本输入至语义理解模型中，得到所述语义理解模型输出的语义理解结果；其中，所述语义理解模型是基于样本文本、所述样本文本对应的样...
【技术保护点】
1.一种语义理解方法，其特征在于，包括：/n确定待理解文本；/n将所述待理解文本输入至语义理解模型中，得到所述语义理解模型输出的语义理解结果；/n其中，所述语义理解模型是基于样本文本、所述样本文本对应的样本语义理解结果以及语义描述文本训练得到的；/n所述语义理解模型用于基于对所述语义描述文本进行特征提取得到的表示特征，对所述待理解文本进行语义理解。/n
【技术特征摘要】
1.一种语义理解方法，其特征在于，包括：
确定待理解文本；
将所述待理解文本输入至语义理解模型中，得到所述语义理解模型输出的语义理解结果；
其中，所述语义理解模型是基于样本文本、所述样本文本对应的样本语义理解结果以及语义描述文本训练得到的；
所述语义理解模型用于基于对所述语义描述文本进行特征提取得到的表示特征，对所述待理解文本进行语义理解。
2.根据权利要求1所述的语义理解方法，其特征在于，所述语义描述文本包括意图描述文本和/或槽描述文本。
3.根据权利要求2所述的语义理解方法，其特征在于，所述语义理解模型包括文本特征提取层，以及意图理解层和/或槽抽取层；
其中，所述意图理解层用于基于对所述意图描述文本进行特征提取得到的意图表示特征进行意图理解；
所述槽抽取层用于基于对所述槽描述文本进行特征提取得到的槽表示特征进行槽抽取。
4.根据权利要求3所述的语义理解方法，其特征在于，所述文本特征提取层包括意图文本特征提取层和/或槽文本特征提取层；
其中，所述意图文本特征提取层和所述意图理解层构成意图理解模型，所述意图理解模型是基于所述样本文本、所述样本语义理解结果中的样本意图理解结果，以及所述意图描述文本训练得到；
所述槽文本特征提取层和所述槽抽取层构成槽抽取模型，所述槽抽取模型是基于所述样本文本、所述样本语义理解结果中的样本槽抽取结果，以及所述槽描述文本训练得到。
5.根据权利要求3或4所述的语义理解方法，其特征在于，所述将所述待理解文本输入至语义理解模型中，得到所述语义理解模型输出的语义理解结果，具体包括：
将所述待理解文本输入至所述文本特征提取层中，得到所述文本特征提取层输出的所述待理解文本的上下文特征；
将所述上下文特征输入至所述意图理解层中，得到所述意图理解层输出的意图理解结果；
将所述上下文特征输入至所述槽抽取层中，得到所述槽抽取层输出的槽抽取结果。
6.根据权利要求5所述的语义理解方法，其特征在于，所述将所述上下文特征输入至所述意图理解层中，得到所述意图理解层输出的意图理解结果，具体包括：
将所述意图表示特征与所述上下文特征输入至所述意图理解层的意图交互注意力层中，得到所述意图交互注意力层输出的意图交互注意力特征；
将所述意图交互注意力特征输入至所述意图理解层的意图分类层中，得到所述意图分类层输出的意图理解结果。
7.根据权利要求5所述的语义理解方法，其特征在于，所述将所述上下文特征输入至所述槽抽取层中，得到所述槽...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏志铭，刘权，陈志刚，王智国，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34
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