车站名称识别方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种车站名称识别方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，其包括：获取基于用户的语音请求数据得到的文本识别结果；查找所述文本识别结果中出现的备选车站名称；生成所述备选车站名称的正则表达式，并根据所述正则表达式在车站名称集合中匹配相关的目标车站名称，所述正则表达式为拼音的混淆发音表达式；利用所述目标车站名称替换所述文本识别结果中的所述备选车站名称，以得到最终文本识别结果。采用上述方案可以解决现有技术中，由于用户混淆发音而无法对语音数据进行正确识别的技术问题。

Station name identification method, device, equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
车站名称识别方法、装置、设备及存储介质
本专利技术实施例涉及数据处理
，尤其涉及一种车站名称识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，被广泛应用于人们生活的各类场景。尤其在语音识别场景中，用户可以通过语音数据的方式向智能设备发出指令，之后，智能设备基于采集到的语音数据执行对应的指令。目前，语音识别场景被广泛应用于各类场景，例如，出行场景下，用户可以通过向智能设备发出语音数据的方式查找目的地、出行路线以及购买车票等。然而，现有的语音识别模型通常是基于普通话训练得到，当用户因为方言、发音方式等原因没有输入正确的普通话时，即混淆发音时，语音识别模型便会识别到错误的结果，例如，用户想要查询“沙村”地铁站，但是因为混淆发音，使得智能设备识别出“沙葱”地铁站，即得到了错误的识别结果，这样会使得智能设备无法正确执行用户的指令，降低了用户的使用体验。
技术实现思路
本专利技术提供了一种车站名称识别方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中，由于用户混淆发音而无法对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车站名称识别方法，其特征在于，包括：/n获取基于用户的语音请求数据得到的文本识别结果；/n查找所述文本识别结果中出现的备选车站名称；/n生成所述备选车站名称的正则表达式，并根据所述正则表达式在车站名称集合中匹配相关的目标车站名称，所述正则表达式为拼音的混淆发音表达式；/n利用所述目标车站名称替换所述文本识别结果中的所述备选车站名称，以得到最终文本识别结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种车站名称识别方法，其特征在于，包括：
获取基于用户的语音请求数据得到的文本识别结果；
查找所述文本识别结果中出现的备选车站名称；
生成所述备选车站名称的正则表达式，并根据所述正则表达式在车站名称集合中匹配相关的目标车站名称，所述正则表达式为拼音的混淆发音表达式；
利用所述目标车站名称替换所述文本识别结果中的所述备选车站名称，以得到最终文本识别结果。


2.根据权利要求1所述的车站名称识别方法，其特征在于，所述查找所述文本识别结果中出现的备选车站名称包括：
对所述文本识别结果进行关键文本提取，以得到关键文本列表，所述关键文本列表包含提取到的至少一个关键文本；
在所述关键文本列表中查找最优关键文本作为备选车站名称。


3.根据权利要求2所述的车站名称识别方法，其特征在于，所述对所述文本识别结果进行关键文本提取，以得到关键文本列表，所述关键文本列表包含提取到的至少一个关键文本包括：
剔除所述文本识别结果中的高频文本，得到剔除文本；
根据所述高频文本在所述文本识别结果中的位置对所述剔除文本进行切割，并将切割后得到的至少一个关键文本组成关键文本列表。


4.根据权利要求2所述的车站名称识别方法，其特征在于，所述在所述关键文本列表中查找最优关键文本作为备选车站名称包括：
分别计算每个关键文本与车站名称集合中各车站名称的欧式距离；
根据所述欧式距离确定最优关键文本，并将所述最优关键文本作为备选车站名称。


5.根据权利要求4所述的车站名称识别方法，其特征在于，所述根据所述欧式距离确定最优关键文本包括：
分别在每个所述关键文本对应的各欧式距离中选择最小欧式距离；
将所述最小欧式距离与对应关键文本的文本长度相除，以得到关键文本的相似度指数；
在全部所述相似度指数中，选择最小相似度指数对应的关键文本作为查找到的最优关键文本。


6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：翁宗鹏，丁保剑，秦伟，李逸帆，曾明，杨东泉，
申请(专利权)人：佳都新太科技股份有限公司，广州佳都科技软件开发有限公司，广州新科佳都科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44